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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利细胞特征提取模型的训练、细胞特征的提取方法及装置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：CN116978004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211231869.8，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权细胞特征提取模型的训练、细胞特征的提取方法及装置是由杨帆;李威;王芳;姚建华设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本细胞特征提取模型的训练、细胞特征的提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种细胞特征提取模型的训练、细胞特征的提取方法及装置，属于生物技术领域。方法包括：获取参考细胞图，参考细胞图的节点表征样本细胞的物质组数据，参考细胞图的边表征两端节点对应的样本细胞相关；对参考细胞图进行数据增强得到第一细胞图和第二细胞图；通过神经网络模型对第一细胞图、第二细胞图进行特征提取得到各个样本细胞的第一特征、第二特征；基于各个样本细胞的第一特征和第二特征，训练神经网络模型得到细胞特征提取模型。由于样本细胞的第一特征、第二特征的准确性较高，且在一定程度上消除了噪声，因此，基于样本细胞的第一特征和第二特征训练得到的细胞特征提取模型能提取出准确的细胞特征，且具有一定的抗噪性能。

本发明授权细胞特征提取模型的训练、细胞特征的提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种细胞特征提取模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本数据集的参考细胞图，所述样本数据集包括多个样本细胞的物质组数据，所述参考细胞图包括多个节点和多个边，任一个节点表征任一个样本细胞的物质组数据，任一个边表征所述任一个边两端节点对应的样本细胞是相关的细胞； 对所述参考细胞图进行数据增强处理，得到第一细胞图和第二细胞图，所述第一细胞图和所述第二细胞图是不同的细胞图； 通过神经网络模型对所述第一细胞图进行特征提取，得到各个样本细胞的第一特征； 通过所述神经网络模型对所述第二细胞图进行特征提取，得到所述各个样本细胞的第二特征； 通过所述神经网络模型对所述参考细胞图进行特征提取，得到各个样本细胞的参考特征； 基于所述各个样本细胞的参考特征，对所述多个样本细胞进行聚类处理，得到各个样本聚类簇，任一个样本聚类簇包括至少一个样本细胞； 基于所述各个样本聚类簇、所述各个样本细胞的第一特征和第二特征，对所述神经网络模型进行训练，得到细胞特征提取模型，所述细胞特征提取模型用于提取目标细胞的细胞特征。

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