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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种基于AI与电化学发光的单分子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：CN120496687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510984610.8，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于AI与电化学发光的单分子检测方法是由沈骏宇;唐浩文;王涛设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI与电化学发光的单分子检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电化学发光检测应用技术领域，公开了一种基于AI与电化学发光的单分子检测方法，该方法包括:采集样本的电化学发光信号数据生成数据集，接收实时信号构建矩阵；处理信号数据矩阵，结合数据集提取特征，根据信号强度梯度和检测路径信息预测单分子分布，通过AI模型输出时空分布特征并更新数据集；依据分布特征动态调整检测参数，如传感器灵敏度、光源强度、采样频率等。该方法通过AI与电化学发光结合，实现对单分子检测特征的确定和检测参数的动态调整，提高单分子检测的准确性和效率。

本发明授权一种基于AI与电化学发光的单分子检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI与电化学发光的单分子检测方法，应用于生物检测系统，所述系统包括部署在检测区域的多个电化学发光传感器和连接所述电化学发光传感器的AI处理单元，相邻两个电化学发光传感器相距设定距离，其特征在于，所述方法包括：通过所述电化学发光传感器采集区域内样本的电化学发光信号数据，生成信号数据集；通过所述AI处理单元接收多个电化学发光传感器的实时信号数据，构建信号数据矩阵；根据所述信号数据集和每个电化学发光传感器的实时数据，确定单分子检测的特征，其中，确定单分子检测的特征包括：对信号数据矩阵进行处理，结合信号数据集进行特征提取，并根据信号强度梯度和检测路径信息进行单分子分布预测，通过AI模型输出单分子检测的时空分布特征，根据所述时空分布特征更新所述信号数据集；根据所述分布特征，对检测参数进行动态调整； 所述确定单分子检测的特征，包括：对所述信号数据矩阵进行处理，提取信号强度分布、噪声干扰特征和单分子趋势；根据所述信号强度分布和噪声干扰特征对信号数据矩阵进行信号强度建模，将检测区域划分为多个子区域并标记区域标识，根据子区域的信号强度与信号数据集进行关联匹配，在信号数据集中标记区域标识；根据电化学发光传感器位置计算信号强度梯度，根据所述信号强度梯度和所述单分子趋势对单分子检测的分布进行预测，计算每个子区域的单分子预测信息；构建AI模型，将所述单分子预测信息作为所述AI模型的输入参数，通过所述AI模型对所述单分子预测信息进行空间关联建模，输出单分子检测的时空分布特征；根据所述时空分布特征更新信号数据集，获取单分子检测的分布特征； 所述对所述信号数据矩阵进行处理，包括：将信号数据矩阵标准化处理，通过滑动窗口截取矩阵中的信号热点区域，对所述热点区域进行背景噪声过滤，并通过特征分解算法计算单分子趋势；计算信号数据矩阵的空间相关性特征，根据所述空间相关性特征计算区域间的干扰强度、信号稳定性系数和检测盲区指数，构建特征融合网络，通过所述特征融合网络计算噪声干扰特征；提取每个电化学发光传感器采集的时域特征和频域特征，根据时域特征与频域特征的相位差计算传感器的信号特征向量，根据所述信号特征向量对不同位置的电化学发光传感器进行特征匹配，计算单分子趋势。

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