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龙图腾网获悉山东大学申请的专利空转数据特征提取方法、空间域识别方法与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：CN120388612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510872837.3，技术领域涉及：G16B25/10；该发明授权空转数据特征提取方法、空间域识别方法与系统是由刘治;冯爱静;袁林;叶兰;许丽娜设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本空转数据特征提取方法、空间域识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于空间转录组空间域识别领域，为解决空间转录组空间域的识别精准度差的问题，提供一种空转数据特征提取方法、空间域识别方法与系统。空转数据特征提取方法包括获取病理切片的空转数据，其包括初始基因表达矩阵和空间位置信息；对初始基因表达矩阵进行去噪处理，得到去噪后的基因表达矩阵；根据空间位置信息对每个位点计算位置编码，并将其与去噪后的基因表达矩阵进行拼接，得到增强的基因表达矩阵；利用掩码自编码器对增强的基因表达矩阵进行编码，得到低阶潜在表示并作为提取的空转数据特征，其能够实现空间域的精准识别，为下游任务提供良好的上游分析基础。

本发明授权空转数据特征提取方法、空间域识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种空转数据特征提取方法，其特征在于，包括： 获取病理切片的空转数据，其包括初始基因表达矩阵和空间位置信息； 对初始基因表达矩阵进行去噪处理，得到去噪后的基因表达矩阵； 根据空间位置信息对每个位点计算位置编码，并将其与去噪后的基因表达矩阵进行拼接，得到增强的基因表达矩阵； 利用掩码自编码器对增强的基因表达矩阵进行编码，得到低阶潜在表示并作为提取的空转数据特征； 在训练掩码自编码器的过程中，利用基因表达矩阵的低阶潜在表示所重构的邻接矩阵，构建对齐损失函数；利用基因表达矩阵的高阶潜在表示和低阶潜在表示，构建空间一致性损失函数；利用重构的增强的基因表达矩阵与重构前的增强的基因表达矩阵，构建第二重构损失函数，再由对齐损失函数、空间一致性损失函数及第二重构损失函数得到掩码自编码器的总损失函数，进而训练掩码自编码器； 重构的增强的基因表达矩阵由掩码自编码器输出的低阶潜在表示进行解码得到；基因表达矩阵的高阶潜在表示由多尺度超图自编码器对去噪后的基因表达矩阵进行编码得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨区滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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