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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利融合基因工程和量子点的创伤性脑损伤的快速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：CN121281814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511126276.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权融合基因工程和量子点的创伤性脑损伤的快速检测方法是由李彦腾;程岗;张剑宁;吕文英;谢胜强;郝方斌;何仁可;钱玲玲设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合基因工程和量子点的创伤性脑损伤的快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合基因工程和量子点的创伤性脑损伤的快速检测方法，涉及创伤性脑损伤检测技术领域。该方法获取疑似患者生物样本，提取生物分子组分，与健康人群生物分子数据库对比，得到相关差异表达分子。用基因工程构建可特异性识别的重组抗体，将其与量子点经偶联反应连接，制成检测探针。将探针与生物样本混合反应，通过荧光检测装置采集结合产生的荧光信号强度。经信号处理算法降噪和特征提取，得标准化信号值，结合生物信息学数据库评估样本，确定初步检测结果。最后依据差异表达分子、标准化信号值及初步结果，用多变量统计模型分析预设时间窗口内数据变化趋势，生成诊断报告。该方法融合多种技术，为创伤性脑损伤检测提供新路径。

本发明授权融合基因工程和量子点的创伤性脑损伤的快速检测方法在权利要求书中公布了：1.融合基因工程和量子点的创伤性脑损伤的快速检测方法，其特征在于，包括： 通过荧光检测装置采集量子点标记的检测探针与生物样本中的差异表达分子结合后产生的荧光信号强度； 利用信号处理算法对所述荧光信号强度进行降噪和特征提取，得到标准化信号值，基于所述标准化信号值与预设阈值的比较结果，结合生物信息学数据库评估所述生物样本，确定创伤性脑损伤的初步检测结果； 根据所述差异表达分子、所述标准化信号值以及所述初步检测结果，采用多变量统计模型分析预设时间窗口内的检测数据变化趋势，生成创伤性脑损伤的诊断报告； 其中： 利用小波变换算法对所述荧光信号强度进行多尺度分解，去除噪声干扰成分，得到降噪后信号，采用主成分分析法对所述降噪后信号进行特征降维处理，提取关键信号特征； 通过所述关键信号特征计算荧光信号的峰值强度、半峰宽及积分面积，将所述峰值强度、半峰宽及积分面积与所述生物信息学数据库中的预设阈值进行比对，得到信号偏离度； 根据所述信号偏离度，结合支持向量机分类模型对生物样本进行分类处理，输出分类结果，并利用交叉验证法优化所述分类结果，得到创伤性脑损伤的初步检测结果； 利用所述初步检测结果，结合临床症状描述，对所述生物样本的检测可靠性进行验证，生成验证报告，基于所述验证报告调整预设阈值，更新所述初步检测结果； 其中： 利用网格搜索法对支持向量机分类模型的核函数参数进行寻优，确定最优参数组合，将所述信号偏离度输入至所述支持向量机分类模型中，生成初步分类结果； 基于所述初步分类结果，采用K折交叉验证法对所述支持向量机分类模型的性能进行评估，计算准确率、灵敏度及特异度指标； 根据所述准确率、灵敏度及特异度指标，调整所述支持向量机分类模型的决策边界，重新对所述信号偏离度进行分类处理，得到优化后分类结果； 综合所述初步分类结果、所述准确率、灵敏度及特异度指标以及所述优化后分类结果，生成创伤性脑损伤的初步检测结果； 其中： 基于所述差异表达分子和标准化信号值构建时间序列数据矩阵，对所述时间序列数据矩阵进行滑动窗口分割； 提取每个时间窗口内的均值、方差及自相关系数作为动态特征向量； 将所述动态特征向量输入预训练的长短期记忆网络模型，输出趋势预测值； 根据所述趋势预测值与历史检测数据的偏差量，生成趋势分析图谱并整合至诊断报告。

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