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龙图腾网获悉西湖大学申请的专利基于深度流形学习的生物数据可视化和批次矫正系统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：CN116130008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211489015.X，技术领域涉及：G16B45/00；该发明授权基于深度流形学习的生物数据可视化和批次矫正系统是由徐永杰;臧泽林;耿雨岚;李子青设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度流形学习的生物数据可视化和批次矫正系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度流形学习的生物数据可视化和批次矫正系统，该系统在考虑具体任务类型的前提下，基于欧式流形或双曲流形将给定数据集嵌入到二维或三维可视化空间中，分别对应类型为“时间固定”或“时间进化”的生物数据。具体而言，该系统通过端到端的训练方式，基于局部尺度收缩技巧学习语义图描述数据点之间的关系，在保留数据几何结构的同时将数据转换到可视化空间，并矫正批次效应。本发明在发现复杂生物数据关系、揭示时间轨迹和处理复杂批次因素方面具有更好的效果。

本发明授权基于深度流形学习的生物数据可视化和批次矫正系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度流形学习的生物数据可视化和批次矫正系统，其特征在于，该系统包括语义模块和可视化模块； 所述语义模块用于提取原始数据的语义信息，从而构建准确的数据语义嵌入图结构；所述语义模块包括数据增强单元、批次标签增强单元和局部尺度收缩单元； 所述数据增强单元用于生成新数据，从而进行数据扩充； 所述批次标签增强单元用于为增强的新数据生产批次标签； 所述局部尺度收缩单元用于压缩原始数据和其增强数据所对应的语义嵌入之间的欧式距离，以更好的估计潜在拓扑流形的局部几何结构，更准确的描述数据间的关系； 所述可视化模块用于数据的可视化嵌入，构建可视化嵌入图结构，保留数据的语义结构；所述可视化模块包括几何结构保留损失单元、流形嵌入单元和批次结构图单元； 所述几何结构保留损失单元在保留数据几何结构的同时，将高维数据映射到低维嵌入空间； 所述流形嵌入单元用于适配数据的固有特征，为数据提供合适的嵌入空间，使得“时间固定”数据在可视化空间相似类型的簇相互靠近，不同类型的簇相互远离；使得“时间进化”数据在不同的分化阶段显示出连续的分化轨迹； 所述批次结构图单元基于批次标签构建批次结构图，实现结构保持的同时移除批次效应。

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