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龙图腾网恭喜深圳市睿法生物科技有限公司申请的专利基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查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：CN119360984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411911205.5，技术领域涉及：G16B40/20；该发明授权基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法是由崔品;冯铭冀;贺位皇设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法，属于目标肿瘤DNA片段筛查技术领域，本发明通过深度神经网络构建肿瘤DNA片段筛查模型，训练集进行模型建立，测试集进行模型性能测试。获取待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据，并根据训练完成的肿瘤DNA片段筛查模型对待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据进行定位分析，获取目标肿瘤DNA片段所在的位置，并按照预设方式进行显示。本发明通过对将存在多个不同类型的肿瘤DNA片段的训练样本数据进行处理，能够最大程度的减少同一肿瘤训练样本数据中多个不同类型的肿瘤DNA片段对模型训练时的干扰，从而能够提高模型的预测精度，提高对肿瘤DNA片段的筛查精度。

本发明授权基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的目标肿瘤DNA片段筛查方法，其特征在于，具体包括：获取预设数量的阳性肿瘤样本DNA测序数据和对照样本的游离DNA测序数据，并根据所述阳性肿瘤样本DNA测序数据和对照样本的游离DNA测序数据筛选出ctDNA片段的特异性特征；根据所述预设数量的阳性肿瘤样本DNA测序数据以及ctDNA片段的特异性特征构建训练样本数据集以及测试样本数据集，并通过对训练样本数据集以及测试样本数据集进行特征处理，获取处理后的训练数据集以及测试数据集；基于深度神经网络构建肿瘤DNA片段筛查模型，将处理后的训练集用神经网络算法进行模型建立，利用测试集进行模型性能测试，获得性能最优模型；获取待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据，并根据训练完成的肿瘤DNA片段筛查模型对待识别的阳性肿瘤样本DNA测序数据进行定位分析，获取目标肿瘤DNA片段所在的位置，并按照预设方式进行显示；根据所述预设数量的阳性肿瘤样本DNA测序数据以及ctDNA片段的特异性特征构建训练样本数据集以及测试样本数据集，并通过对训练样本数据集以及测试样本数据集进行特征处理，获取处理后的训练数据集以及测试数据集，具体包括：从所述预设数量的阳性肿瘤样本DNA测序数据中选择若干个训练样本数据，并判断每一个所述训练样本数据中是否只有一种ctDNA片段的特异性特征数据；若每一个所述训练样本数据中只有一种ctDNA片段的特异性特征数据时，则将对应的训练样本数据作为训练样本数据集以及测试样本数据集，并将所述训练样本数据集以及测试样本数据集输出；若每一个所述训练样本数据中并非只有一种ctDNA片段的特异性特征数据时，则将获取ctDNA片段的特异性特征数据出现的类型，并以每一种ctDNA片段的特异性特征数据出现的类型作为独立ctDNA片段类型；以独立ctDNA片段类型作为基准，遍历所述预设数量的阳性肿瘤样本DNA测序数据，寻找只有一种独立ctDNA片段类型的样本数据；选取预设数量的只有一种独立ctDNA片段类型的样本数据，构建训练样本数据集以及测试样本数据集，则将所述训练样本数据集以及测试样本数据集输出；通过大数据获取数据处理系统在各工作温度环境之下单位时间之内的最大数据处理量，并基于深度神经网络构建处理系统的最大数据处理量预测模型；引入图神经网络，将所述数据处理系统在各工作温度环境之下单位时间之内的最大数据处理量输入所述图神经网络中，将工作温度环境作为第一节点，最大数据处理量作为第二节点；构建有向描述关系，基于所述有向描述关系将所述第一节点与第二节点连接，构建拓扑结构图，基于所述拓扑结构图获取相关的邻接矩阵，将所述邻接矩阵输入所述处理系统的最大数据处理量预测模型中进行训练；通过训练，获取训练完成的处理系统的最大数据处理量预测模型，并获取预设时间之内数据处理系统的工作温度信息，将所述预设时间之内数据处理系统的工作温度信息输入所述处理系统的最大数据处理量预测模型中进行预测，获取数据处理系统在当前工作温度环境之下单位时间之内的最大数据处理量；根据所述数据处理系统在当前工作温度环境之下单位时间之内的最大数据处理量设定预设数量的训练样本数据，并根据数据处理系统在当前工作温度环境之下单位时间之内的最大数据处理量动态调整单位时间之内训练样本数据的数量。

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