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摘要：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于对比学习的空间转录组空间域识别聚类方法及装置，包括如下步骤：基于空间转录组测序数据，获取基因表达矩阵和空间坐标矩阵，并基于空间坐标矩阵构建空间邻域图；基于基因表达矩阵和空间邻域图，进行不同类型数据增强后得到同一输入下的两种不同视图；将两种不同视图分别输入GCN编码器中，通过训练学习得到对应的第一节点表示和第二节点表示；将第一节点表示和第二节点表示分别输入多层感知器中，投影至同一潜在特征空间中，计算对比损失，并得到嵌入表示；采用属性‑拓扑交替去噪策略优化节点嵌入表示，获取对应节点的聚类结果。
主权项：1.一种基于对比学习的空间转录组空间域识别聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：基于空间转录组测序数据，获取基因表达矩阵和空间坐标矩阵，并基于空间坐标矩阵构建空间邻域图；基于基因表达矩阵和空间邻域图，进行不同类型数据增强后得到同一输入下的两种不同视图；将两种不同视图分别输入GCN编码器中，通过训练学习得到对应的第一节点表示和第二节点表示；将第一节点表示和第二节点表示分别输入多层感知器中，投影至同一潜在特征空间中，计算对比损失，并得到嵌入表示；采用属性-拓扑交替去噪策略优化节点嵌入表示，获取对应节点的聚类结果。
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百度查询： 湖南科技大学 基于对比学习的空间转录组空间域识别聚类方法及装置
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