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龙图腾网获悉广州医科大学申请的专利基于图像的甲基化基础模型的细胞类型及占比预测方法和相关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：CN121191162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511497037.4，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于图像的甲基化基础模型的细胞类型及占比预测方法和相关设备是由李佳;李玉;言宏亮;崔丹;姜林乐;陈芷颖设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的甲基化基础模型的细胞类型及占比预测方法和相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的甲基化基础模型的细胞类型及占比预测方法和相关设备，该方法包括：获取初始单细胞甲基化数据；根据所述初始单细胞甲基化数据，构建二维图像；根据所述二维图像，构建甲基化基础模型；根据所述甲基化基础模型以及所述二维图像，预测得到目标细胞类型；根据所述甲基化基础模型，对所述初始单细胞甲基化数据进行分析，得到目标细胞类型占比。本发明能够提高分析效率和信息完整性，可以广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权基于图像的甲基化基础模型的细胞类型及占比预测方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的甲基化基础模型的细胞类型及占比预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取初始单细胞甲基化数据； 根据所述初始单细胞甲基化数据，构建二维图像，包括： 将所述初始单细胞甲基化数据进行分箱，得到多个区间箱单细胞甲基化数据；获取每个所述区间箱单细胞甲基化数据的甲基化比率均值，得到一维数组；将所述一维数组重新排布，得到所述二维图像； 根据所述二维图像，构建甲基化基础模型，包括： 基于编码器-解码器架构，构建初始基础模型；对所述二维图像进行区域划分，得到若干个图像区域；随机遮掩所述二维图像的图像区域，得到遮掩后图像；将所述遮掩后图像输入到所述初始基础模型的初始编码器模块，输出目标编码器特征；将所述目标编码器特征输入到所述初始基础模型的解码器模块，输出遮掩区域预测像素值；获取所述遮掩区域预测像素值与遮掩区域真实像素值的均方误差损失；当所述均方误差损失大于或者等于预设阈值时，返回对所述二维图像进行区域划分，得到若干个图像区域的步骤，直至所述均方误差损失小于所述预设阈值；当所述均方误差损失小于所述预设阈值时，得到所述甲基化基础模型； 根据所述甲基化基础模型以及所述二维图像，预测得到目标细胞类型； 根据所述甲基化基础模型，对所述初始单细胞甲基化数据进行分析，得到目标细胞类型占比。

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