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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于单细胞分析技术领域，提供了一种基于双模态信息的无标记单细胞智能分类方法及系统，其技术方案为：提取无标记单细胞的形态学信息和分子特征信息,通过双模态特征信息融合,实现具有高分类精的可解释性人工智能单细胞分类分析技术。本发明对形态特征和分子特征的分析揭示了双模态数据在改进细胞分类方面的潜力以及诊断标志物对分类模型预测的贡献，在单细胞分析领域具有很强的适用性，可为临床医生提供集成学信息，最终决策可靠、准确，并可实现自动化。
主权项：1.一种基于双模态信息的无标记单细胞智能分类方法，其特征在于，包括：获取无标记的多种单细胞双模态实验数据；其中，所述无标记的单细胞双模态实验数据包括光散射图像和拉曼光谱；对无标记单细胞的光散射图像和拉曼光谱进行预处理；基于预处理的光散射图像提取细胞形态学信息，基于预处理的拉曼光谱提取细胞分子特征信息；将细胞形态学信息和细胞分子特征信息引入分类器，得到单细胞分类结果；基于可解释人工智能来分析每种单细胞形态特征和分子特征对单细胞分类的影响，根据影响验证单细胞分类结果的正确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于双模态信息的无标记单细胞智能分类方法及系统
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