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龙图腾网获悉复崟(上海)科技有限公司申请的专利应用于生物样品的样品状态检测方法、计算机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：CN119246581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411427232.5，技术领域涉及：G01N23/2251；该发明授权应用于生物样品的样品状态检测方法、计算机设备是由付阿宝;高远;赵涛设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于生物样品的样品状态检测方法、计算机设备在说明书摘要公布了：本申请的实施例公开了应用于生物样品的样品状态检测方法、计算机设备。该方法的一具体实施方式包括：确定针对目标生物样品组的状态检测配置信息；根据储存配置信息，将目标生物样品组移动至样品储存装置中，以对目标生物样品进行样品储存；响应于到达样品检测时间点，对于目标生物样品，执行以下处理步骤：通过移液装置吸取目标生物样品至玻片制作装置，以生成待检测玻片；控制电子显微镜，采集针对待检测玻片在不同图像尺度下的电镜图像，得到电镜图像组；生成针对目标生物样品的子样品检测信息；根据得到的子样品检测信息组，生成针对目标生物样品组的样品检测信息。该实施方式保证了样品检测的一致性，同时大大提高了样品检测效率。

本发明授权应用于生物样品的样品状态检测方法、计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于生物样品的样品状态检测方法，包括： 确定针对目标生物样品组的状态检测配置信息，其中，所述目标生物样品组包含至少三个平行设置的、储存于样品管中的目标生物样品，目标生物样品是待进行样品状态检测的生物样品，所述状态检测配置信息包括：样品储存配置信息和样品检测配置信息，所述样品检测配置信息包括：样品检测时间点和样品检测指标信息； 根据所述储存配置信息，将所述目标生物样品组移动至样品储存装置中，以对所述目标生物样品进行样品储存； 响应于到达所述样品检测时间点，对于所述目标生物样品组中的每个目标生物样品，执行以下处理步骤： 通过移液装置吸取目标生物样品至玻片制作装置，以生成待检测玻片； 控制电子显微镜，采集针对所述待检测玻片在不同图像尺度下的电镜图像，得到电镜图像组； 根据所述样品检测指标信息、所述电镜图像组和预先训练的样品检测模型，生成针对所述目标生物样品的子样品检测信息，其中，样品检测模型包括：图像增强模型、样品图像编码模型和文本编码模型，所述图像增强模型包括：图像检测头组、融合模型和图像增强头组，其中，图像检测头组包括：图像检测头A1、图像检测头A2、图像检测头A3、图像检测头A4、图像检测头A5、图像检测头A6、图像检测头A7、图像检测头A8、图像检测头A9，其中，图像检测头均包含3层串行连接的卷积层，图像检测头A6的输入为图像检测头A1的输出和图像检测头A2的输出的叠加，图像检测头A7的输入为图像检测头A2的输出和图像检测头A3的输出的叠加，图像检测头A8的输入为图像检测头A3的输出和图像检测头A4的输出的叠加，图像检测头A9的输入为图像检测头A4的输出和图像检测头A5的输出的叠加，其中，当图像尺寸位于图像检测头A1的输入尺寸和图像检测头A2的输入尺寸之间时，电镜图像扩充为图像检测头A6的输入尺寸，并直接作为图像检测头A6的输入，当图像尺寸位于图像检测头A2的输入尺寸和图像检测头A3的输入尺寸之间时，电镜图像扩充为图像检测头A7的输入尺寸，并直接作为图像检测头A7的输入，当图像尺寸位于图像检测头A3的输入尺寸和图像检测头A4的输入尺寸之间时，电镜图像扩充为图像检测头A8的输入尺寸，并直接作为图像检测头A8的输入，当图像尺寸位于图像检测头A4的输入尺寸和图像检测头A5的输入尺寸之间时，电镜图像扩充为图像检测头A9的输入尺寸，并直接作为图像检测头A9的输入，融合模型包括：融合层B1、融合层B2和融合层B3，图像增强头组包括：图像增强头C1、图像增强头C2、图像增强头C3、图像增强头C4、图像增强头C5，样品图像编码模型包括：N个图像编码单元，图像编码单元包括：SelfAttention层、Addamp;Norm层、FeedForward网络和Addamp;Norm层，文本编码模型包括：N个文本编码单元，文本编码单元包括：SelfAttention层、Addamp;Norm层、SelfAttention层、Addamp;Norm层、CrossAttention层和Addamp;Norm层，文本编码模型包括的第一个Addamp;Norm层与CrossAttention层之间设置有控制单元，以控制文本编码模型包括的第一个Addamp;Norm层的输出直接输入文本编码模型包括的第二个SelfAttention层或CrossAttention层，当样品检测指标信息为纯文本时，文本编码模型包括的第一个Addamp;Norm层的输出直接输入文本编码模型包括的第二个SelfAttention层，当样品检测指标信息为多模态数据时，控制文本编码模型包括的第一个Addamp;Norm层的输出直接输入CrossAttention层，其中，图像检测头A1的输入尺寸为N1×M1×3，图像检测头A2的输入尺寸为N2×M2×3，图像检测头A3的输入尺寸为N3×M3×3，图像检测头A4的输入尺寸为N4×M4×3，图像检测头A5的输入尺寸为N5×M5×3，图像检测头A6的输入尺寸为N6×M6×3，图像检测头A7的输入尺寸为N7×M7×3，图像检测头A8的输入尺寸为N8×M8×3，图像检测头A9的输入尺寸为N9×M9×3，其中，N6＜N1＜N2，N7＜N2＜N3，N8＜N3＜N4，N9＜N4＜N5，M6＜M1＜M2，M7＜M2＜M3，M8＜M3＜M4，M9＜M4＜M5； 根据得到的子样品检测信息组，生成针对所述目标生物样品组的样品检测信息。

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