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龙图腾网获悉内蒙古医科大学申请的专利一种基于血液数据的恶性肿瘤患者个性化营养评估动态分析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：CN119943280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510010211.1，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权一种基于血液数据的恶性肿瘤患者个性化营养评估动态分析方法是由苏杰;陈超;宋彪;吴世玉设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于血液数据的恶性肿瘤患者个性化营养评估动态分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于血液数据的恶性肿瘤患者个性化营养评估动态分析方法，涉及个性化营养评估技术领域，包括：以多层感知机神经网络为基本模型对血常规和生化数据的数据集S2进行训练，得出model_1；将待测试人的历史血常规和生化数据加入数据集S2中构成数据集S3，对数据集S3重新赋予权重；重新加载model_1的模型结构和参数，固定model_1第一层参数S3，激活model_1的第二层和第三层参数继续进行训练，训练epoch为200，得出model_2。本发明根据每个人独特的生理变化和治疗过程中的数据，提供定制化的营养状态评估，相比通用模型，更能贴合个体差异，同时模型通过不断纳入新数据进行再训练的能力，随着患者历史数据的积累，模型的预测准确性和适应性将不断提高。

本发明授权一种基于血液数据的恶性肿瘤患者个性化营养评估动态分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于血液数据的恶性肿瘤患者个性化营养评估动态分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 1经数据纳排和筛选获取基于血常规和生化数据的数据集S2，数据集S2中训练集：测试集＝4：1； 2以多层感知机MLP为基本模型，对数据集S2进行训练，得出model_1； 3将待测试人的历史血常规和生化数据集D1提出，将标准化处理后的数据集D1加入数据集S2中构成数据集S3，对数据集S3重新赋予权重； 4加载model_1的模型结构和参数，固定model_1第一层参数，激活model_1的第二层和第三层参数继续训练数据集S3，得出model_2； 5利用model_2对待测试人的血常规和生化数据进行测试，得出个性化的分类结果； 步骤2中，对数据集S2进行训练时的输入维度包括： 'sex','age','RBC','MCV','PDW','WBC','NEUT％','LYMPH％','EO％','BASO％','NEUT#','LYMPH#','BASO#','HGB','HCT','MCH','MCHC','R-CV','PLT','MPV','PCT','MONO#','MONO％','EO#','GLU','CREA','UREA','ALB','ALT','AST'以及是否存在营养不良的标签； 步骤3中，数据集D1是不属于S2的其他数据源，S2数据集的测试集T1不变化；对数据集S3重新赋予权重，D1：S2＝1.05:1。

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