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龙图腾网获悉苏州拉索生物芯片科技有限公司申请的专利高密度基因芯片中微珠的特征提取方法、系统、设备及介质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：CN120318609B 。

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：202510805459.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权高密度基因芯片中微珠的特征提取方法、系统、设备及介质是由刘超钧;刘若愚;徐健;许心意设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本高密度基因芯片中微珠的特征提取方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高密度基因芯片中微珠的特征提取方法、系统、设备及介质，包括：获取待提取特征的微珠的芯片扫描图像；将所述芯片扫描图像输入至构建的微珠亮暗分类模型进行亮暗程度分类；根据训练完成的微珠亮暗分类模型的输出权重建立与微珠的亮暗程度分类结果之间的映射关系，生成所述待提取特征的微珠的特征提取核，并基于所述特征提取核对所述待提取特征的微珠进行特征提取。本发明通过构建微珠亮暗分类模型输出不同权重与微珠亮暗程度之间的映射关系构建的特征提取核，使得微珠在特征提取时更加适配实际数据的情况，也避免了人为设定加权均值权重时的主观因素影响。

本发明授权高密度基因芯片中微珠的特征提取方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.高密度基因芯片中微珠的特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待提取特征的微珠的芯片扫描图像； 将所述芯片扫描图像输入至构建的微珠亮暗分类模型进行亮暗程度分类； 根据训练完成的微珠亮暗分类模型输出的不同权重建立与亮暗程度分类结果之间的映射关系，生成所述待提取特征的微珠的特征提取核，并基于所述特征提取核对所述待提取特征的微珠进行特征提取； 其中，微珠亮暗分类模型的构建过程包括如下步骤： 从不同的所述高密度基因芯片上选取解码成功的微珠，在每颗解码成功的微珠上获取与期望的特征提取核相同尺寸的微珠区域以及对应的标签值，并作为数据集； 构建基于权重提取层和激活函数的分类模型架构； 将所述数据集输入至分类模型架构中进行微珠的亮暗程度分类训练后完成微珠亮暗分类模型的构建； 其中，所述权重提取层基于单层全连接层或者单层卷积层对数据集处理后输出特征向量或者特征图作为输出结果，将所述输出结果经过激活函数后进行微珠亮暗分类，并以分类结果为优化目标训练微珠亮暗分类模型，训练完成后，取出权重提取层的参数作为权重，生成不同权重与微珠亮暗程度映射关系的特征提取核。

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