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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京朝阳医院;北京市呼吸疾病研究所;邵伟申请的专利一种用于检测肺结节病理类型的方法及存储介质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：CN118942552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411020775.5，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种用于检测肺结节病理类型的方法及存储介质是由孟繁杰;邵伟;胡滨设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于检测肺结节病理类型的方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种用于检测肺结节病理类型的方法及存储介质，属于医疗技术领域。所述用于检测肺结节病理类型的方法包括：获取待分析个体样本的肺结节尿蛋白表达谱数据；对所述肺结节尿蛋白表达谱数据进行预处理，得到基于总和的定量数据标准化后的数据；将所述标准化后的数据输入至预先构建的分类器；以及预先构建的分类器对输入的数据进行特征匹配和预测，输出待分析个体样本的病理类型分类结果。本发明用于解决传统的肺结节病理类型检测方法给患者带来身体上的伤害和心理上的负担以及诊断结果不统一的问题。

本发明授权一种用于检测肺结节病理类型的方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于检测肺结节病理类型的方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分析个体样本的肺结节尿蛋白表达谱数据； 对所述肺结节尿蛋白表达谱数据进行预处理，得到基于总和的定量数据标准化后的数据； 将所述标准化后的数据输入至预先构建的分类器；以及 预先构建的分类器对输入的数据进行特征匹配和预测，输出待分析个体样本的病理类型分类结果， 其中，所述预先构建的分类器为肺结节病理类型分类器，该肺结节病理类型分类器包括肺结节病理良恶性分类器或肺结节病理亚型分类器， 对所述肺结节尿蛋白表达谱数据进行预处理，得到基于总和的定量数据标准化后的数据包括： 剔除所述肺结节尿蛋白表达谱数据中出现频率低于预设出现频率的蛋白或保留出现频率高于预设出现频率的蛋白，去除冗余蛋白，得到备选蛋白集； 选取所述备选蛋白集中iFOT值排名在预设位置前的蛋白，得到供筛选的蛋白集，其中各个蛋白的iFOT值为该蛋白的iBAQ值与所述备选蛋白集中所有蛋白iBAQ值总和的比值；以及 计算所述供筛选的蛋白集的iFOT总和，然后将所述供筛选的蛋白集中每个蛋白的iFOT除以所述iFOT总和，得到基于总和的定量数据标准化后的数据， 所述肺结节病理类型分类器的构建包括获取肺结节尿蛋白表达谱数据集，该数据集标记有肺结节病理类型标签，包括多中心队列样本数据集和独立外部队列样本数据集；从所述肺结节尿蛋白表达谱数据集中选取部分数据作为训练集；对训练集进行预处理，得到训练集的基于总和的定量数据标准化后的数据；每个所述标准化后的数据为一个特征，对所述特征按一定方式进行排序，并从中选出k个特征；其中k为预先设定的特征选择数量；以及基于所述k个特征以及所述肺结节病理类型标签，构建分类器，得到所述肺结节病理类型分类器， 对所述特征按一定方式进行排序，并从中选出k个特征包括：对所述特征利用SelectKBest类进行特征选择，通过ANOVA的f_classif分析计算，到每个特征的F值，即方差比值；以及得到每个特征的F值后，按特征的F值从高到低对特征进行排序，然后选择F值最高的前k个特征， 当构建的分类器为肺结节病理良恶性分类器时，所述肺结节病理类型标签包括良性肺结节和恶性肺结节； 当构建的分类器为肺结节病理亚型分类器时，所述肺结节病理类型标签包括高危亚型和中低危亚型， 所述方法还包括，为防止模型过拟合，所述分类器采用五折交叉验证，即选取多中心队列样本数据集的45的作为训练集进行分类器训练，选取多中心队列样本数据集的其余15进行分类器内部验证，以及选取独立外部队列样本数据集进行分类器外部验证。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京朝阳医院;北京市呼吸疾病研究所;邵伟，其通讯地址为：100000 北京市朝阳区工人体育场南路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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