技術(shù)特征：

1.一種類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述非成像信息包括：染色藥劑名稱、溫度、濕度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟3包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟4包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟5包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述深度模塊deepblock包括依次連接的deepconv層、批量歸一化層、relu激活層和dropout層。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的類器官atp預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟2中采用python中的opencv包對對所述明場圖像進行閾值分割。

8.一種類器官atp預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)應(yīng)用于如權(quán)利要求1-7任一項所述的類器官atp預(yù)測方法，所述系統(tǒng)包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器；

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，當所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的類器官atp預(yù)測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種提供了基于局部?全局圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類器官ATP預(yù)測方法，屬于AI制藥、計算機視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法獲取待檢測類器官的明場圖像和非成像信息；利用局部關(guān)注圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對候選類器官進行節(jié)點信息局部關(guān)注特征提取；利用自注意力池化融合機制局部圖文共表達特征；利用全局主題圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對局部圖文共表達特征和局部類器官圖嵌入得到所述待檢測類器官明場圖像的全局主題特征，最終得到ATP預(yù)測值，解決當前類器官ATP測量低通量和無法重復(fù)的問題，應(yīng)用范圍廣，實驗結(jié)果證明，本發(fā)明的ATP預(yù)測方法可實現(xiàn)快速、精準、無損、高通量的類器官ATP活性預(yù)測。

技術(shù)研發(fā)人員：潘祥,樊儉松,厲力華
受保護的技術(shù)使用者：江南大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10