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龙图腾网获悉湖南中瑞互信医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的免疫印迹图像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：CN120047445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510525436.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的免疫印迹图像识别方法及系统是由张源;罗鹏;赵彪;廖智慧设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的免疫印迹图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的免疫印迹图像识别方法及系统，涉及生物信息学和计算机视觉领域，解决了难以通过图像识别技术从图像中提取出蛋白质多种相关特征，也难以将多种蛋白质特征数据对深度学习模型得到蛋白质表达水平进行预测得到的预测值进行修正的技术问题，包括以下步骤：使用高分辨率扫描仪捕获膜上的条带图像；通过图像识别技术对预处理后的图像进行识别，提取出与免疫印迹相关的特征；通过相应训练好的深度学习模型对特征数据进行预测，得到面积、灰度差异度和相对亮度预测值；将三个预测修正值赋予相应的权重进行相加得到综合预测修正值；根据综合表达评估值与预设阈值比较判断蛋白质表达水平。

本发明授权基于深度学习的免疫印迹图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的免疫印迹图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用高分辨率扫描仪捕获膜上的条带图像，将免疫反应发生的信号转换为数字图像，利用图像分析技术对采集到的图像进行处理，包括背景扣除、条带识别和光密度测量； S2：通过图像识别技术对预处理后的图像进行识别，提取出与免疫印迹相关的特征，包括条带的面积、颜色和灰度值，分别得到面积值、灰度差异度和相对亮度平均值； S3：分别根据相应的特征构建相应的深度学习模型并进行训练，使用训练好的模型对新的免疫印迹图像进行预测，得到相应的面积、灰度差异度和相对亮度预测值，并进行标准化； S4：将通过图像识别技术得到实测值和模型进行预测的预测值的差值记为预测偏移值，根据历史数据得到预测偏移平均值，将预测值和预测偏移平均值联立得到预测修正值，将三个预测修正值赋予相应的权重进行相加得到综合预测修正值； S5：通过条带标准光密度值与综合预测修正值联立得到综合表达评估值，将综合表达评估值与预设阈值进行比较，根据比较的结果判断蛋白质的表达水平是否正常； 其中，步骤S5，包括以下步骤： 综合表达评估值计算公式： 其中，M为综合特征值，Lstandard为条带标准光密度值，Zprediction为综合预测修正值，w1和w2分别为相应的权重系数； 其中，P为综合表达评估值，M为综合特征值，e在该计算式中为常数。

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