发明专利 已授权

基于深度学习的单细胞RNA测序数据分类方法和系统

📄 申请号:CN202510034076.4 📄 发布日:2026/06/16

著录项目信息

申请日
2025-01-09
公开号
CN119479827A
公开日
2025-02-18
申请人
浙江理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

疾病诊断, 精准医疗, 生物医学研究, 药物研发, 肿瘤免疫

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的单细胞RNA测序数据分类方法和系统。本发明提出了基于改进Transformer的多尺度神经网络,用于对预处理后的单细胞RNA测序数据进行分类。该多尺度神经网络集成了多尺度注意力机制、相对位置编码和门控前馈网络,不仅能够捕获数据的多层次依赖关系,还能通过特征筛选有效降低噪声干扰。相比传统的卷积神经网络或经典Transformer,本发明提出的多尺度神经网络在序列建模和分类任务中展现出了更强的鲁棒性和泛化能力。通过在多个公开数据集上的广泛测试,所提出的多尺度神经网络在细胞类别分类任务中展现出了更好的性能。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G16B40_00)

G16B40_00 G16B40_20 G16B40_30 覆盖3个领域
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:43 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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