温州职业技术学院陈志青获国家专利权
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龙图腾网获悉温州职业技术学院申请的专利基于深度学习的细胞力学表型分析方法及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：CN119993284B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510473235.0，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权基于深度学习的细胞力学表型分析方法及设备是由陈志青;余素丹;张元腾设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的细胞力学表型分析方法及设备在说明书摘要公布了：本申请适用于细胞分析技术领域，尤其涉及基于深度学习的细胞力学表型分析方法及设备，该方法包括：通过获取目标细胞的时序图像、力学响应数据和培养环境参数；基于力学响应数据和培养环境参数，对时序图像进行区域分割，确定目标细胞表面的力学敏感区域和亚细胞结构的局部变形特征，实现精细化和针对化的特征识别；根据力学敏感区域、局部变形特征和培养环境参数，生成目标细胞的力学表型描述符，实现多模态数据融合；使用预先使用样本细胞的样本力学表型描述符训练得到的力学表型分析模型对力学表型描述符进行处理，得到目标细胞的异质性预测结果，自动化识别复杂培养环境下细胞力学特性的异质性，显著异质性分类的动态性及泛化能力。
本发明授权基于深度学习的细胞力学表型分析方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的细胞力学表型分析方法，其特征在于，包括： 获取目标细胞的时序图像、力学响应数据和培养环境参数； 基于所述力学响应数据和培养环境参数，对所述时序图像进行区域分割，确定所述目标细胞表面的力学敏感区域和亚细胞结构的局部变形特征； 根据所述力学敏感区域、所述局部变形特征和所述培养环境参数，生成所述目标细胞的力学表型描述符； 使用力学表型分析模型对所述力学表型描述符进行处理，得到所述目标细胞的异质性预测结果；其中，所述力学表型分析模型是预先使用样本细胞的样本力学表型描述符训练得到的机器学习模型。
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