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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于跨模态训练的细胞类型和细胞丰度识别方法及系统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：CN120148030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510327527.3，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于跨模态训练的细胞类型和细胞丰度识别方法及系统是由刘健;闫朝阳;陈娇设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态训练的细胞类型和细胞丰度识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于跨模态训练的细胞类型和细胞丰度识别方法及系统，涉及图像处理领域，针对的问题是：现有识别技术多依赖于手动标注位置注释信息等非标准因素，未能充分利用组织病理图像中的丰富形态模式，影响识别可靠性和准确性。该方法获取病理图像‑基因表达匹配的空间转录组学数据，对其进行预处理，得到高表达基因表达数据、局部图像块、细胞类型及丰度标签；构建跨模态联合表示学习模型，将高表达基因表达数据和局部图像块输入至该模型进行训练；基于训练好的模型对待预测的组织学图像进行预测。本发明解决了现有技术存在的问题，提高了从组织学图像预测细胞丰度的能力，还充分揭示了细粒度细胞类型的空间分布。

本发明授权基于跨模态训练的细胞类型和细胞丰度识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态训练的细胞类型和细胞丰度识别方法，其特征在于，包括： 获取病理图像-基因表达匹配的空间转录组学数据； 对所述病理图像-基因表达匹配的空间转录组学数据进行预处理，得到预处理后的综合数据集，其中，包括高表达基因表达数据、局部图像块、细胞类型及细胞丰度标签； 构建跨模态联合表示学习模型，将高表达基因表达数据和局部图像块输入至跨模态联合表示学习模型进行训练，得到训练好的跨模态联合表示学习模型； 基于训练好的跨模态联合表示学习模型，对待预测的组织学图像进行细胞类型和细胞丰度预测； 将高表达基因表达数据和局部图像块输入至跨模态联合表示学习模型进行训练，具体过程为： 将局部图像块输入至形态学模态表示模块，得到图像特征嵌入；其中，形态学模态表示模块包括特征骨干模块和变换层，具体过程为： 通过特征骨干模块提取局部图像块的形态特征； 将局部图像块的形态特征输入至变换层进行非线性变换，得到图像块特征嵌入； 将高表达基因表达数据输入至分子模态表示模块，得到分子表达嵌入；其中，分子模态表示模块包括自归一化网络模块和变换层，具体过程为： 通过自归一化网络模块，对高表达基因表达数据进行特征增强，得到增强后的高表达基因表达数据； 通过变换层，将增强后的高表达基因表达数据映射为分子表达嵌入； 将图像特征嵌入和分子表达嵌入输入至跨模态嵌入对齐模块，分别得到细胞类型的预测丰度值和原始基因表达模式；其中，包括多层感知器和解码器，具体过程为： 将图像块特征嵌入和分子表达嵌入对齐； 将对齐的图像块特征嵌入输入至多层感知器，得到细胞类型的预测丰度值； 将对齐的分子表达嵌入输入至解码器，重构原始基因表达模式。

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