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龙图腾网获悉南京中医药大学申请的专利基于图卷积网络的个性化高血压肾病风险评估方法及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：CN119673431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510002243.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于图卷积网络的个性化高血压肾病风险评估方法及系统是由高晶琳;韦缘;周恩超设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积网络的个性化高血压肾病风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络的个性化高血压肾病风险评估方法及系统，所述评估方法包括：收集高血压肾病相关的模态数据，并进行预处理；构建患者相似性图；进行多源信息融合与领域知识集成；对图结构进行稀疏化处理，且对邻接矩阵进行规范化处理；通过时序图卷积网络和长短时记忆网络建模，捕捉患者特征随时间的演变趋势；通过自注意力机制和图正则化项，强化重要特征的传递；采用多头注意力机制，捕捉不同类型的关系模式；利用Adam优化算法和正则化方法，优化模型参数；采用加权堆叠和自适应注意力机制，优化风险评估结果。本发明采用上述的风险评估方法，通过构建多维度、动态变化的患者相似性图，实现了对高血压肾病风险的精准评估。

本发明授权基于图卷积网络的个性化高血压肾病风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的个性化高血压肾病风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100：收集高血压肾病相关的模态数据，并对模态数据进行预处理，然后建立患者特征矩阵； 步骤200：通过衡量和编码患者之间的相似性，并利用图卷积网络增强患者特征表示，构建患者相似性图； 步骤300：进行多源信息融合与领域知识集成，其中，多源信息融合包括结构化数据融合、非结构化数据融合和影像特征融合； 步骤400：对图结构进行稀疏化处理，然后对邻接矩阵进行规范化处理； 步骤500：处理时序数据，并通过时序图卷积网络和长短时记忆网络建模，捕捉患者特征随时间的演变趋势； 步骤600：通过自注意力机制和图正则化项，强化重要特征的传递； 步骤700：在每一层时序图卷积网络中，采用多头注意力机制，捕捉不同类型的关系模式； 步骤800：利用Adam优化算法和正则化方法，优化GCN参数、基模型参数、集成权重和个性化注意力参数； 步骤900：采用加权堆叠和自适应注意力机制，并通过学习个性化损失函数，优化最终的风险评估结果； 步骤800具体为： 采用Adam优化算法，通过梯度下降法优化所有模型参数，公式为： ； 其中，为学习率，和分别为一阶和二阶矩估计，为防止除零的小常数，和分别表示在次和次迭代中的模型参数； 同时，采用多种正则化技术，包括L2正则化和Dropout方法，在每一隐藏层引入Dropout，随机丢弃一部分神经元，增强模型的泛化能力，得到公式： ； 其中，表示经过Dropout后的特征向量，表示原始特征向量，表示Dropout掩码向量，其元素符合伯努利分布。

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