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龍圖騰網(wǎng)恭喜武漢大學(xué)申請(qǐng)的專利一種單細(xì)胞聚類方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114334013B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111671817.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B40/30；該發(fā)明授權(quán)一種單細(xì)胞聚類方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由杜博;廖明輝;羅甫林;張樂飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-31向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種單細(xì)胞聚類方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種單細(xì)胞聚類方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于單細(xì)胞樣本點(diǎn)和簇中心的相似度構(gòu)造分布Q和目標(biāo)分布P；基于分布Q與目標(biāo)分布P構(gòu)造第一損失函數(shù)；對(duì)樣本特征矩陣進(jìn)行降維，得到降維后的樣本特征矩陣；將降維后的樣本特征矩陣和連接矩陣傳入低通濾波圖卷積模塊，得到概率矩陣；基于目標(biāo)分布P和概率矩陣構(gòu)造第二損失函數(shù)；根據(jù)第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)得到新的概率矩陣；從新的概率矩陣中獲取單細(xì)胞樣本點(diǎn)的聚類結(jié)果。通過本發(fā)明，降維后的樣本特征矩陣在低通濾波圖卷積模塊傳輸?shù)倪^程中同一簇類的特征表示變得更光滑，使得從新的概率矩陣中獲取單細(xì)胞樣本點(diǎn)的聚類結(jié)果更好。

本發(fā)明授權(quán)一種單細(xì)胞聚類方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種單細(xì)胞聚類方法，其特征在于，所述單細(xì)胞聚類方法包括：基于單細(xì)胞樣本點(diǎn)和簇中心的相似度構(gòu)造分布Q和目標(biāo)分布P；基于分布Q與目標(biāo)分布P構(gòu)造第一損失函數(shù)；對(duì)樣本特征矩陣進(jìn)行降維，得到降維后的樣本特征矩陣；將降維后的樣本特征矩陣和連接矩陣傳入低通濾波圖卷積模塊，得到概率矩陣；基于目標(biāo)分布P和概率矩陣構(gòu)造第二損失函數(shù)；根據(jù)第一損失函數(shù)和第二損失函數(shù)得到新的概率矩陣；從新的概率矩陣中獲取單細(xì)胞樣本點(diǎn)的聚類結(jié)果；所述將降維后的樣本特征矩陣和連接矩陣傳入低通濾波圖卷積模塊，得到概率矩陣的步驟，包括：將降維后的樣本特征矩陣和連接矩陣傳入低通濾波圖卷積模塊進(jìn)行傳播，傳播公式如下： 其中，是第k層的樣本特征矩陣，、以及是第k層超參數(shù)，是降維后的樣本特征矩陣，A是連接矩陣，是對(duì)樣本特征矩陣進(jìn)行構(gòu)圖后的度矩陣加上一個(gè)N階單位矩陣，是N階單位矩陣，和是第k層的可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣；將傳播中的最后一層輸入全連接層，再經(jīng)過softmax層得到概率矩陣Z，其中，，為傳播中的最后一層，為傳播中的最后一層的偏置項(xiàng)，為傳播中的最后一層的可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣。

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