港湾之星健康生物(深圳)有限公司丁贤根获国家专利权
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龙图腾网获悉港湾之星健康生物(深圳)有限公司申请的专利高维拉曼光谱在无创检测中降维训练模型的建立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：CN120045846B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510493913.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权高维拉曼光谱在无创检测中降维训练模型的建立方法是由丁贤根;丁文;查道龙;丁远彤设计研发完成，并于2025-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本高维拉曼光谱在无创检测中降维训练模型的建立方法在说明书摘要公布了：高维拉曼光谱在无创检测中降维训练模型的建立方法，是基于高维的光谱数据向低维的特征峰数据进行降维训练的方法，通过在采集人体静脉血化验的同时采集拉曼光谱和化验结果，获得原始数据集，通过t检验、Z检验剔除异常光谱，通过最小二乘法对光谱数据进行基线校正，通过离散小波变换消除光谱中的噪声，通过对预特征峰的筛选、小波法、递归法及校验，实现动态降维，以产生预训练数据集。本发明解决了传统的特征峰选择不准确、设备系统误差不确定、混合物质特征峰叠加、不支持动态特征峰优化等问题，实现特征峰的准确性在迭代中能够持续优化，为后期混合物质定量测量提供了创新成果和基础。
本发明授权高维拉曼光谱在无创检测中降维训练模型的建立方法在权利要求书中公布了：1.高维拉曼光谱在无创检测中降维训练模型的建立方法，其特征是，包括： S100：依据患者的化验单，在采集所述患者静脉血的同时，同步采集所述患者皮肤一组以上的拉曼光谱数据，将化验结果数字化并录入到所述拉曼光谱数据中，建立原始数据集； S200：在所述原始数据集中，针对所述拉曼光谱数据，采用检验方法，剔除异常的拉曼光谱数据组； S300：采用非对称最小二乘方法对所述拉曼光谱数据进行基线校正，选择正则化平滑参数103至105级，初始权重为1.0，更新权重从0.001开始到0.1，直到所述基线平直； S400：采用离散小波变换DWT方法对所述拉曼光谱数据消减噪声，选择小波基函数为db4-db6，分解层数为7层，软阈值调节因子0.5-2.0； S500：在所述拉曼光谱数据中，选取和标记预特征峰，对所述预特征峰调优参数和排序，选取排列在前的降维数的所述预特征峰为所述特征峰，以建立的降维结果作为预训练数据集。
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