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龙图腾网获悉江苏省血吸虫病防治研究所申请的专利一种输入性疟疾相关标志物的挖掘方法及装置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：CN120833921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511318373.8，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种输入性疟疾相关标志物的挖掘方法及装置是由李成媛;王依;毛元春;李伟;孙芳;潘丽;穆柯旭设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输入性疟疾相关标志物的挖掘方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，尤其是指一种输入性疟疾相关标志物的挖掘方法及装置，包括：以多个输入性疟疾特征构建样本，对输入性疟疾预测模型进行多次训练，并使用多个解释器对训练后的模型进行解释；将每个解释器在不同训练批次得到的局部解释结果聚合为全局解释结果，并依据解释器的可复现能力和特征真实性获取每个解释器的聚合权重，依据每个解释器的全局解释结果和聚合权重得到每个输入性疟疾特征的归因得分和重要性排序。本发明基于一致性和信息性感知集成多个解释器获取解释结果，提高了解释结果的一致性、准确性和鲁棒性，有助于研究人员发现对输入性疟疾有重要意义的功能特征，提高输入性疟疾预测的准确性。

本发明授权一种输入性疟疾相关标志物的挖掘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种输入性疟疾相关标志物的挖掘方法，其特征在于，包括： 以一个输入性疟疾患者作为一个样本，获取该患者多个与输入性疟疾相关的输入性疟疾特征及其特征值； 将所有样本随机划分为训练集和测试集，以训练集对输入性疟疾预测模型进行训练，得到完成训练的输入性疟疾预测模型； 将完成训练的输入性疟疾预测模型的梯度与测试集的测试样本分别输入至多个解释器，利用多个解释器对完成训练的输入性疟疾预测模型进行解释，分别输出解释结果，得到每个输入性疟疾特征的特征贡献分数和基于特征贡献分数排列的位次； 依据不同的训练集和测试集划分方法对输入性疟疾预测模型再次进行训练和解释，得到多个训练批次的解释结果； 利用重叠输入性疟疾特征和斯皮尔曼相似性评估每个解释器的可复现能力，得到每个解释器的可复现能力指标，包括： 将同一解释器在多个训练批次得到的解释结果中各个输入性疟疾特征的特征贡献分数平均后重新排列，得到平均特征贡献分数排列在预设位次之前的输入性疟疾特征；再对输入性疟疾预测模型进行一次训练，得到新的解释结果，若平均特征贡献分数排列在预设位次之前的输入性疟疾特征在新的解释结果中也排列在预设位次之前，则将该输入性疟疾特征记为重叠输入性疟疾特征；统计重叠输入性疟疾特征的数量； 依据重叠输入性疟疾特征的特征贡献分数计算斯皮尔曼相似性值，公式为： ； 其中，为斯皮尔曼相似性值，表示第b个重叠输入性疟疾特征在两次特征贡献分数排列中的差值，B为重叠输入性疟疾特征的总数量； 将解释器的斯皮尔曼相似性值和重叠输入性疟疾特征的数量作为该解释器的可复现能力指标； 利用AUC指标评估每个解释器的特征真实性，得到每个解释器的特征真实性结果，包括： 在每个训练批次中，利用解释器的解释结果中特征贡献分数排列在预设位次之前的输入性疟疾特征重建模，并利用重建模的模型对输入性疟疾进行预测，利用AUC指标评估重建模的模型的效果，作为该训练批次中该解释器的特征真实性值； 将同一解释器在所有训练批次得到的特征真实性值平均，得到该解释器的特征真实性结果； 将同一解释器在不同训练批次得到的输入性疟疾特征的特征贡献分数聚合为该解释器的全局解释结果，并对所有解释器的全局解释结果进行标准化； 以每个解释器的可复现能力指标和特征真实性结果计算该解释器的聚合权重，公式为： ； 其中，为解释器的聚合权重向量，长度为解释器的个数，向量中的每个值表示对应解释器的聚合权重；为softmax函数，表示解释的可复现能力的权重，为标准化函数；为解释器的可复现能力指标向量，长度为解释器的个数，向量中的每个值表示对应解释器的可复现能力指标；为重叠输入性疟疾特征的数量向量，为斯皮尔曼相似性值向量，为解释器的特征真实性结果向量，长度为解释器的个数，向量中的每个值表示对应解释器的特征真实性结果； 依据每个解释器的全局解释标准化结果和聚合权重，计算每个输入性疟疾特征的归因得分，并根据每个输入性疟疾特征的归因得分获取输入性疟疾特征的重要性排序； 依据输入性疟疾特征的重要性排序获取输入性疟疾的目标相关标志物。

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