佛山大学柴华获国家专利权
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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利基于可解释生成式深度学习的癌症评估模型及其应用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：CN119296801B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411334012.8，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权基于可解释生成式深度学习的癌症评估模型及其应用是由柴华;黄嘉容;唐植锐;郑锦泳;管婷;何楦;郑淇;江燕萍设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于可解释生成式深度学习的癌症评估模型及其应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于可解释生成式深度学习的癌症评估模型及其应用，涉及癌症预后预测技术领域。该癌症评估模型包括结合L2正则化项的Cox比例风险模型。该癌症评估模型能够准确评估癌症预后风险。
本发明授权基于可解释生成式深度学习的癌症评估模型及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释生成式深度学习的癌症评估模型，其特征在于，包括结合L2正则化项的Cox比例风险模型；所述Cox回归模型如下所示：； 其中，是给定协变量下的危险函数，是基准危险函数，描述在t时刻风险变化情况，是协变量向量，是回归系数； 所述L2正则化的Cox回归模型的构建方法包括以下步骤：将样本数据输入无监督对抗自编码器，对无监督对抗自编码器进行训练，输出特征，根据特征采用Cox回归模型计算部分似然函数，在对数部分似然函数中添加L2正则化项，使正则化后的对数部分似然函数最大化，确定Cox回归模型的回归系数，得到L2正则化的Cox回归模型； 添加L2正则化项后的对数部分似然函数如下所示：，其中：是正则化强度的超参数，是回归系数向量的L2范数； 所述样本数据为mRNA数据；所述L2正则化的Cox回归模型的危险函数用于判断癌症预后风险和或筛选癌症预后靶点。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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