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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于机器学习辅助光电联合检测核酸蛋白的方法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：CN119355069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310909886.0，技术领域涉及：G01N27/27；该发明授权一种基于机器学习辅助光电联合检测核酸蛋白的方法是由魏大程;戴长昊;何睿设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习辅助光电联合检测核酸蛋白的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物检测技术领域，尤其是涉及一种基于机器学习辅助光电联合检测核酸蛋白的方法。本发明首先将光电联合检测核酸蛋白装置与测试系统相连接；将核酸蛋白待测样本加入光电联合检测核酸蛋白装置中的样本池中，获取D测和测；然后对D测和G测进行数据处理，得到归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值；训练机器学习模型，得到分类面I和分类面II；最后以归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值作为输入并代入分类面I和分类面II，实现核酸蛋白待测样本的判读结果。本发明的方法能够解决现有分子检测技术采集信号单一、临床准确率低、可靠性不足的问题。

本发明授权一种基于机器学习辅助光电联合检测核酸蛋白的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习辅助光电联合检测核酸蛋白的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1将光电联合检测核酸蛋白装置与测试系统相连接； S2将核酸蛋白待测样本加入光电联合检测核酸蛋白装置中的样本池中，获取电传感单元的信号响应D测和光传感单元的信号响应G测； S3对步骤S2获取的电传感单元的信号响应D测和光传感单元的信号响应G测进行数据处理，得到归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值； S4训练机器学习模型，得到分类面I和分类面II； S5以步骤S3得到的归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值作为输入并代入步骤S4得到的分类面I和分类面II，实现核酸蛋白待测样本的判读结果； 其中，步骤S5中，核酸蛋白待测样本的判读结果如下： 当归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值属于分类面I时，判定检出阳性，即核酸蛋白待测样本中含有核酸蛋白； 当归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值不属于分类面I时，属于分类面II时，判定未检出阴性，即核酸蛋白待测样本中未含有核酸蛋白； 当归一化电传感单元信号响应和光传感单元信号响应的特征值不属于分类面I时，且不属于分类面II时，判定处于灰区，重复步骤S2~S5。

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