浙江大学骆季奎获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于PT对称电路的多模态流式微粒检测方法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：CN120142124B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510621814.5，技术领域涉及：G01N15/1031；该发明授权一种基于PT对称电路的多模态流式微粒检测方法是由骆季奎;吴建辉;曹臻;徐雪峰;张弛;李杰;蔡新雨;张凯航设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于PT对称电路的多模态流式微粒检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PT对称电路的多模态流式微粒检测方法，该方法通过调控PT对称电路至奇异点，使得微粒通过导电电极时，电路输出电压波形能够发生极为灵敏的波动，通过处理该电压波形能够获得时域特征信息和频域特征信息，将特征信息中出现的波峰或波谷的极值点作为单个微粒的特征值，使得微粒的特征值信息更加丰富，从而用该微粒的特征值训练得到的机器学习模型能够进行微粒的无标记检测和精确分类。
本发明授权一种基于PT对称电路的多模态流式微粒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PT对称电路的多模态流式微粒检测方法，其特征在于，包括： 将微流体芯片的导电电极与PT对称电路连接，调控PT对称电路的参数至奇异点，对电路输出电压波形进行分割、处理得到时域特征信息和频域特征信息，当微粒通过所述电极之间时，特征信息中出现波峰或波谷，将所述波峰或波谷对应的极值点作为微粒的特征值，极值点的个数同时对应于微粒的数量，能够用于计数； 将多对微粒的特征值和对应的微粒标签分成训练样本集和验证样本集，通过训练数据集训练机器学习模型得到微粒预测模型； 应用时，将微粒的时域特征信息和或频域特征信息的极值点输入微粒检测模型得到微粒的类别预测值、临床周期预测值、变异体预测值或不同状态预测值，所述不同状态为当微粒为生物微粒时，所述生物微粒的初生期、生长期或凋亡期。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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