中国科学技术大学梁盼盼获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于深度学习的基因表达水平预测方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115938483B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310031523.1，技术领域涉及：G16B25/00；该发明授权基于深度学习的基因表达水平预测方法、装置及电子设备是由梁盼盼;周文超设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的基因表达水平预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于深度学习的基因表达水平预测方法，可以应用于生物信息技术领域和人工智能技术领域。该方法包括：获取待检测基因表达水平的肺癌组织病理切片染色图像；对肺癌组织病理切片染色图像进行预处理，得到目标预测图像；将目标预测图像输入至肺癌亚型分类模型中，输出与目标预测图像相匹配的肺癌亚型表征向量，其中，肺癌亚型分类模型是根据带有肺癌亚型信息的第一肺癌组织病理切片染色图像训练样本训练得到的；将肺癌亚型表征向量和目标预测图像输入至基因表达水平预测模型，输出与目标基因相对应的基因表达水平，其中，基因表达水平预测模型是根据带有基因表达水平的第二肺癌组织病理切片染色图像训练样本训练得到的。
本发明授权基于深度学习的基因表达水平预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的基因表达水平预测方法，包括： 获取待检测基因表达水平的肺癌组织病理切片染色图像； 对所述肺癌组织病理切片染色图像进行预处理，得到目标预测图像； 将所述目标预测图像输入至肺癌亚型分类模型中，输出与所述目标预测图像相匹配的肺癌亚型表征向量，其中，所述肺癌亚型分类模型是根据带有肺癌亚型信息的第一肺癌组织病理切片染色图像训练样本训练得到的； 将所述肺癌亚型表征向量和所述目标预测图像输入至基因表达水平预测模型，输出与目标基因相对应的基因表达水平，其中，所述基因表达水平预测模型是根据带有基因表达水平的第二肺癌组织病理切片染色图像训练样本训练得到的，所述第二肺癌组织病理切片染色图像训练样本的基因表达水平是根据所述目标基因确定的，所述目标基因与PD-1PD-L1抑制剂的耐药性相关。
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