天津工业大学肖志涛获国家专利权
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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与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：CN120452803B 。
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：202510942640.2，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法是由肖志涛;边璇;张芳;刘彦北;耿磊;王雯;吴骏设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法，通过采集糖尿病患者的彩色眼底图像及非侵入性临床特征并进行预处理，得到多模态数据集，并设定糖尿病肾病多种严重程度的标注；构建深度学习模型A1，根据多模态数据集得到基于彩色眼底图像的糖尿病肾病严重程度预测概率分布；构建深度学习模型A2，根据多模态数据集得到基于临床数据的糖尿病肾病严重程度预测概率分布；构建融合模型，融合模型通过自适应权重分配算法将得到的糖尿病肾病预测概率进行融合，根据各个模型输出的预测结果动态调整权重，计算综合的糖尿病肾病严重程度评分，并根据该评分输出最终的糖尿病肾病预测分级结果。
本发明授权一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种支持便捷筛查的非侵入式糖尿病肾病分级与预测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1、采集糖尿病患者的彩色眼底图像及非侵入性临床特征并进行预处理，得到多模态数据集，并设定糖尿病肾病多种严重程度的标注； 步骤2、构建深度学习模型A1，对步骤1多模态数据集中彩色眼底图像进行训练，得到基于彩色眼底图像的糖尿病肾病严重程度预测概率分布； 步骤3、构建深度学习模型A2，对步骤1多模态数据集中非侵入性临床特征进行训练，得到基于临床数据的糖尿病肾病严重程度预测概率分布； 步骤4、构建融合模型，融合模型通过自适应权重分配算法将步骤2和步骤3中得到的糖尿病肾病预测概率进行融合，根据各个模型输出的预测结果动态调整权重，计算综合的糖尿病肾病严重程度评分，并根据该评分输出最终的糖尿病肾病预测分级结果。
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