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龙图腾网获悉北京大学人民医院申请的专利一种由计算机执行的骶骨肿瘤的术前预警方法及相关设备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：CN120199485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510270658.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种由计算机执行的骶骨肿瘤的术前预警方法及相关设备是由尹平;洪楠;郑飞;刘颖;郝琪设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种由计算机执行的骶骨肿瘤的术前预警方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种由计算机执行的骶骨肿瘤的术前预警方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请基于目标训练样本集和验证样本集对预设三维密集连接网络模型进行处理，生成目标三维密集连接网络模型；对目标用户的术前骶骨非对比计算机断层扫描图像进行处理，生成目标用户的三维感兴趣区域图像；对目标用户的临床数据信息进行处理，生成目标用户的生理属性参数；基于目标三维密集连接网络模型对目标用户的术前骶骨非对比计算机断层扫描图像、目标用户的三维感兴趣区域图像、目标用户的动态风险参数和目标用户的生理属性参数进行处理，生成骶骨预警信息，其中，骶骨预警信息用于表征目标用户术前骶骨病变的属性信息。

本发明授权一种由计算机执行的骶骨肿瘤的术前预警方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种由计算机执行的骶骨肿瘤的术前预警方法，其特征在于，包括： 根据目标用户的临床数据信息、目标用户的术前骶骨非对比计算机断层扫描图像、目标用户的多模态数据信息、目标用户的目标诊断间隔数据信息、预设三维密集连接网络模型、训练样本集和验证样本集，其中，所述目标用户的多模态数据信息包括目标用户的T1加权成像信息、目标用户的T2加权成像信息和正电子发射断层扫描-计算机断层扫描信息； 对所述训练样本集进行预处理，生成目标训练样本集； 基于所述目标训练样本集和所述验证样本集对所述预设三维密集连接网络模型进行处理，生成目标三维密集连接网络模型； 对所述目标用户的术前骶骨非对比计算机断层扫描图像进行处理，生成目标用户的三维感兴趣区域图像； 对所述目标用户的多模态数据信息和所述目标用户的目标诊断间隔数据信息进行处理，生成目标用户的动态风险参数； 对所述目标用户的临床数据信息进行处理，生成目标用户的生理属性参数，包括对目标用户的临床数据信息进行特征提取处理，生成人口统计学特征、肿瘤位置特征、目标用户的基因特征和目标用户的合并症特征；分别对人口统计学特征、肿瘤位置特征、目标用户的基因特征和目标用户的合并症特征进行处理，生成每个临床数据信息的重要性评分值和每个临床数据信息的权重值；分别对每个临床参数信息的重要性评分值和每个临床数据信息的权重值进行处理，生成目标用户的生理属性参数；重要性评分值的计算公式为：；表示第j个特征的重要性评分值；M是梯度提升决策树模型中决策树的数量；是第m棵决策树的叶子节点数量；是第m棵决策树中第t个叶子节点的样本权重之和；n是样本数量；表示第m棵决策树中第t个叶子节点分裂时所使用的特征；是一个指示函数，当时，，否则；表示第i个样本在第m棵决策树中第t次分裂前后不纯度的减少量；是第i个样本在第m棵决策树中第t次分裂时的特征向量，是第i个样本的真实标签； 基于所述目标三维密集连接网络模型对所述目标用户的术前骶骨非对比计算机断层扫描图像、所述目标用户的三维感兴趣区域图像、所述目标用户的动态风险参数和所述目标用户的生理属性参数进行处理，生成骶骨预警信息，包括对目标用户的术前骶骨非对比计算机断层扫描图像和目标用户的三维感兴趣区域图像进行图像数据归一化处理，生成图像像素值的均值和图像像素值的标准差；对目标用户的动态风险参数和目标用户的生理属性参数进行参数标准化处理，生成动态风险参数的均值、动态风险参数的标准差、生理属性参数的均值和生理属性参数的标准差；对图像像素值的均值、图像像素值的标准差、动态风险参数的均值、动态风险参数的标准差、生理属性参数的均值和生理属性参数的标准差进行融合处理，生成多通道特征数据；基于目标三维密集连接网络模型对多通道特征数据进行处理，生成目标预测值；基于预设阈值对目标预测值进行处理，生成骶骨预警信息；目标预测值的计算公式为：；L代表三维密集连接网络模型的总层数，代表第l层的权重参数；代表第l层的学习参数向量，代表第l层对输入多通道特征数据F进行的特征变换操作；代表第l层的偏置参数；代表输出层的激活函数，其中，所述骶骨预警信息用于表征目标用户术前骶骨病变的属性信息。

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