中国科学院合肥物质科学研究院王宏志获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于深度学习的数字SERS犬尿氨酸超微量检测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：CN121049232B 。
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：202511576198.2，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权基于深度学习的数字SERS犬尿氨酸超微量检测方法是由王宏志;黄光耀;邵婧媛;方乐;郝森森;曹文设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的数字SERS犬尿氨酸超微量检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的数字SERS犬尿氨酸超微量检测方法。属于生物医学检测与光谱分析技术领域，通过构筑热点分布均匀的阵列型SERS基底，采集不同浓度犬尿氨酸样品的多空间位置SERSmapping光谱；随后对光谱数据进行统一裁剪、异常值剔除、基线校正、去噪与归一化处理，并结合样品浓度完成标注，构建标准化数据集；建立融合改进ResNet网络与自注意力模块的深度学习模型，将全光谱特征与特征峰动态阈值二值化所得数字化特征联合输入，进行浓度回归预测。该方法检测灵敏度高，可实现低至10‑‑1111molL犬尿氨酸的定量检测，且对噪声干扰具有较强鲁棒性，适用于血清、尿液等复杂生物基质的检测与定量分析。
本发明授权基于深度学习的数字SERS犬尿氨酸超微量检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的数字SERS犬尿氨酸超微量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：制备完成高灵敏、均匀阵列型SERS基底； 步骤2：利用SERS阵列基底对不同浓度的犬尿氨酸样品进行拉曼光谱采集，获得每个浓度样品的包含多个空间位置的mapping光谱数据； 步骤3：对光谱进行批量预处理：光谱裁剪、异常值去除、基线校正、去噪、归一化处理和浓度标注； 步骤4：针对每条预处理后的光谱进行二值化处理，统计所有浓度样本得到数字化特征； 步骤5：构建基于卷积神经网络与注意力机制融合的深度学习模型提取光谱特征，拼接步骤4得到的数字化特征，通过全连接层实现特征融合； 步骤6：利用采集的数据对深度学习模型进行训练与验证，采用融合损失函数进行优化； 步骤7：输入待测光谱集，模型输出预测浓度，同时输出决定系数R2与预测置信区间； 该方法适用于血清或尿液基质中的犬尿氨酸超微量检测。
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