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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于改进SSD-ResNet的空间细胞类型解析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：CN117037894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311058955.8，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权一种基于改进SSD-ResNet的空间细胞类型解析方法是由陈新;李明月;杨超;刘佳贝;吴凤燕设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进SSD-ResNet的空间细胞类型解析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物信息学空间转录组、单细胞测序数据分析，并且更具体地，涉及一种基于改进SSD‑ResNet的空间细胞类型解析方法，本发明要分辨每个空间检测位置的细胞组成，估计每个检测区域中每种细胞类型的比例以及每个细胞的基因表达水平，首先将单细胞基因表达数据和空间转录组数据保留下的基因构造成n*n的图像，然后，建构SSD‑ResNet模型，利用基因表达的热力图图像训练模型，最后，使用训练好的模型对空间转录组数据进行细胞解析，使用得到的最佳模型对空间转录组数据进行分析，得到最终的空间转录组数据细胞解析结果。

本发明授权一种基于改进SSD-ResNet的空间细胞类型解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SSD-ResNet的空间细胞类型解析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取同种组织的单细胞数据和空间转录组数据； S2：对同种组织的单细胞数据和空间转录组数据进行预处理，得到基因表达的热力图图像，具体为： S2.1：对单细胞数据构建单细胞的基因表达谱，对单细胞数据进行条件筛选； S2.2：获取步骤S2.1中基因表达谱里筛选后的单细胞数据和空间转录组数据中都有表达的基因； S2.3：根据步骤S2.2中筛选后的单细胞数据和空间转录组数据中都有表达的基因构成热力图图像； S3：构建ResNet网络，所述ResNet网络加入SSD，获得SSD-ResNet模型所述SSD-ResNet模型具体为： SSD-ResNet模型包括基础卷积模块、辅助卷积模块和预测卷积模块，所述基础卷积模块包括多个ResNet网络，所述多个ResNet网络依次连接，辅助卷积模块包括多个卷积层，预测卷积模块包括分类器和检测器，所述辅助卷积模块与所述基础卷积模块依次相连，所述基础卷积模块和辅助卷积模块的输出都输入预测卷积模块，其中，热力图图像先经过基础卷积模块的第一个ResNet网络后进行归一化操作，然后输入预测卷积模块中，将第一个ResNet网络的输出输入到其他ResNet网络层，再输入预测卷积模块，基础卷积模块的输出输入进辅助卷积模块，再到达预测卷积模块，最后将预测卷积模块的输出汇总到非极大值抑制层中，输出结果； S4：利用步骤S2获得的基因表达的热力图图像训练SSD-ResNet模型参数，使损失函数收敛，得到训练好的SSD-ResNet模型； S5：利用训练好的SSD-ResNet模型进行细胞类型解析。

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