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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法及装置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：CN120932746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511460568.6，技术领域涉及：G16B40/30；该发明授权一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法及装置是由马小科;王昱;刘再毅;柯守业;王艳;赵慧芳设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法及装置，本发明属于转录组空间域识别领域，该方法包括：基于生物组织的空间转录组学数据，构建与其包含的各模态信息一一对应的多层网络；提取多层网络共享的共识性结构特征与各层网络特有的特异性结构特征；根据共识性结构特征、特异性结构特征、多层网络，构建生物组织的细胞一致性网络；对细胞一致性网络进行聚类处理，得到生物组织中不同空间域的识别结果。本发明能够克服不同模态数据间的异质性问题，空间域识别效果更好。

本发明授权一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态拓扑一致性的空间域识别方法，其特征在于，包括： 基于生物组织的空间转录组学数据，构建与所述空间转录组学数据的信息模态一一对应的多层网络，其中，所述空间转录组学数据包括：空间位置信息、基因表达信息、细胞形态学信息，所述多层网络包括：细胞空间网络、细胞表达网络、细胞形态学网络，所述细胞形态学信息包括通过所述生物组织的病理学图像提取的各个细胞的形态特征； 提取所述多层网络共享的共识性结构特征与各层网络特有的特异性结构特征； 根据所述共识性结构特征、所述特异性结构特征、所述多层网络，构建所述生物组织的细胞一致性网络； 对所述细胞一致性网络进行聚类处理，得到所述生物组织中不同空间域的识别结果； 其中，构建所述细胞形态学网络包括：根据所述形态特征计算所述生物组织中各个细胞间的余弦相似度；基于最近邻算法，根据所述余弦相似度，确定所述细胞形态学网络； 其中，所述提取所述多层网络共享的共识性结构特征与各层网络特有的特异性结构特征，包括：基于联合非负矩阵分解方法，分解所述多层网络，以将每层网络分解为相同的基矩阵和不同的特征矩阵；将所述基矩阵作为所述共识性结构特征，各层网络的特征矩阵作为各自的特异性结构特征； 其中，所述共识性结构特征与所述特异性结构特征的求解模型满足下述公式： ， 其中，为所述共识性结构特征，、、分别为所述细胞空间网络、所述细胞表达网络、所述细胞形态学网络的特异性结构特征，表示L2范数，表示最小化，表示约束条件； 其中：所述细胞一致性网络是基于自表示学习方法构建的； 所述细胞一致性网络的求解模型满足下述公式： ， 其中，表示核范数，为所述细胞一致性网络，为L1范数，为噪声项，、分别为用于控制所述细胞一致性网络的低秩程度，控制噪声敏感度的权重参数； 其中，所述细胞一致性网络是通过交替乘子法优化求解后得到的，所述细胞一致性网络的求解模型中各个变量的更新推导过程表示为： ， 其中，为一个惩罚项，、、为细胞一致性网络的求解模型的三个拉格朗日乘子，为的转置矩阵，为求解细胞一致性网络的求解模型时引入的的辅助变量。

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