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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦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：CN114764787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202210271869.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法是由薛凌云;许洋洋;刘亦安;徐平;祝磊;严明设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法。采用Pytorch深度学习框架构建模型，包括区域滤除机制、特征提取网络、分类器、分布式标签编码。采用单张图像作为模型的输入，根据实际需要对图像进行分块处理，在此基础上采用通道注意力机制对感兴趣区域进行筛选，滤除背景信息，再使用特征提取网络得到高维度的语义特征，这些特征经过分类器、分布式标签编码得到最终预测的散焦距离，即当前位置距离最佳成像位置的距离。本发明方法可以大大提高高分辨率图像输入下系统的实时性。

本发明授权一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的单细胞质谱系统自动聚焦方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、获取单细胞质谱系统中移液管尖端的实时运动图像，并进行人工打标签，构建数据集；将数据集一部分作为训练集，另一部分作为测试集； 所述标签采用以下方法获得： 1整个聚焦过程中间隔固定时间获取N张连续时刻的移液管尖端实时运动图像； 2从图像中人工筛选出移液管尖端聚焦效果最佳的一张图像，记为图像x0，并将该图像x0中移液管尖端位置作为最佳萃取成像位置；所述移液管尖端聚焦效果最佳即移液管尖端位置位于图像的中间位置； 3将上述图像x0作为参照图像，并计算根据以下公式计算各图像的散焦距离； 其中dn表示图像xn的散焦距离，表示图像x0的时刻，表示图像xn的时刻，n∈{1,2,3,...,N}，T表示固定间隔时长； 步骤2、搭建Pytorch深度学习模型，并利用训练集进行训练，然后利用测试集进行测试； 所述Pytorch深度学习模型包括区域滤除机制模块、特征提取网络、分类器、分布式标签编码模块； 所述区域滤除机制模块采用通道注意力机制对感兴趣区域进行筛选，滤除背景信息；具体是： 1将单细胞质谱系统中移液管尖端实时运动图像按照中心裁剪的方式裁剪为规定的图像块尺寸的整数倍大小，并将裁剪后的图像进行灰度处理，得到灰度图； 2将上述灰度图进行分块处理，且每一图像块均为相同的尺寸；再将图像块沿通道方向堆叠，得到一个多通道样本数据； 3使用通道注意力机制对上述得到的多通道样本数据进行处理，得到一个通道掩膜； 4使用上述通道掩膜与多通道样本数据沿通道方向进行点乘，得到滤除背景后数据； 所述特征提取网络用于根据区域滤除机制模块输出的滤除背景后数据提取高维度的语义特征； 所述分类器用于根据特征提取网络输出的语义特征进行分类； 所述分布式标签编码模块用于对分类器输出的分类信息进行编码得到输入图像的散焦距离预测值 步骤3、利用训练测试好的Pytorch深度学习模型实现对单细胞质谱系统中移液管尖端实时运动图像的散焦距离预测，进而实现对单细胞质谱系统进行自动聚焦。

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