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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测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：CN116130045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310121038.3，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法是由纪禄平;陈波;杨纤雪设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法，包括以下步骤：S1、将临床数据集进行量化；S2、设计手术前静态数据的特征提取网络，提取手术前静态数据的特征；S3、设计手术后动态数据序列的特征提取网络，提取手术后动态数据序列的特征；S4、将步骤S3得到的特征和步骤S4得到的特征进行融合；S5、用线性分类器将步骤S5得到的融合特征进行二分类计算，由分类结果反演得到是否感染的智能预测结果。本发明可应用于提前预测肾移植术病人在手术后各时间节点肺部感染风险发生情况，为肾移植术后的诊疗方案提供临床辅助决策支持。

本发明授权一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种肾移植术后肺部感染风险的联合预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将临床数据集进行量化；具体实现方法如下：假定给定的临床数据集S有M个病例，每个病例包含N个可能的肺部感染候选因素，且表示实数域；将原数据集S如式1所示量化成Snorm∈[-1,1]N×M： 其中，Snorm表示是原数据集矩阵经过量化以后得到的数据矩阵，和Sr分别代表数据矩阵Snorm和S中的第r个行向量，而和则分别表示原矩阵S中第r个行向量中风险因素的最大值和最小值，表示向量Sr中所有元素的均值，r＝{0,1,…,N-1}； 将原数据集中每个样本的数据分为手术前静态数据和术后动态数据序列共两部分，这两类数据分别标记为Xstatic和Xdynamic； S2、设计手术前静态数据的特征提取网络，提取手术前静态数据的特征；具体实现方法如下：手术前静态数据特征提取网络总体结构为一个多层感知机网络；此特征提取网络包括三层神经元全连接结构：输入层神经元、隐藏层神经元和输出层神经元；其中，m0表示输入层神经元数量，m1和m2分别表示隐藏层和输出层的神经元数量；W1和W2分别表示输入层→隐藏层→输出层神经元的连接构成的权值矩阵；f1和b1分别表示隐藏层神经元的激活函数和偏置向量，b2则分别表示输出层的偏置向量；Fstatic表示特征提取网络得到的静态特征，根据各层神经元的全连接模式，权值矩阵W1和W2分别满足条件和手术前静态数据的特征提取网络的输出由式2计算得到： Fstatic＝W2*f1W1*x+b1+b22 其中，x表示已量化后的手术前静态数据，符号“*”表示矩阵与向量相乘，f1…为一个标准的ReLu激活函数； S3、设计手术后动态数据序列的特征提取网络，提取手术后动态数据序列的特征； S4、将步骤S3得到的特征和步骤S4得到的特征进行融合； S5、用线性分类器将步骤S5得到的融合特征进行二分类计算，由分类结果反演得到是否感染的智能预测结果。

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