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龙图腾网获悉厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)申请的专利基于规则学习的肿瘤放疗反应预测系统及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：CN120748768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511245447.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于规则学习的肿瘤放疗反应预测系统及方法是由林丽美;康峥;余一锋;刘俊;李夷民;林勤设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于规则学习的肿瘤放疗反应预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于规则学习的肿瘤放疗反应预测系统及方法，涉及医疗领域，解决了现有肿瘤放疗反应预测系统存在预测效果不佳的问题，包括病情分析模块：对目标肿瘤患者进行肿瘤标志物检查，根据检查结果针对肿瘤标志物设置对应的标志物筛选区间，得到患者病情周期分析数据，数据匹配模块：根据患者病情周期分析数据创建病情匹配模型，通过病情匹配模型为目标肿瘤患者匹配实时病情一致患者，得到目标患者匹配数据，反应预测模块：根据目标患者匹配数据为目标肿瘤患者进行放疗反应预测，本发明肿瘤放疗反应预测效率和预测结果的准确性。

本发明授权基于规则学习的肿瘤放疗反应预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于规则学习的肿瘤放疗反应预测系统，其特征在于，包括： 病情分析模块：对目标肿瘤患者进行肿瘤标志物检查，根据检查结果针对肿瘤标志物设置对应的标志物筛选区间，得到患者病情周期分析数据； 数据匹配模块：根据患者病情周期分析数据创建病情匹配模型，通过病情匹配模型为目标肿瘤患者匹配实时病情一致患者，得到目标患者匹配数据； 反应预测模块：根据目标患者匹配数据为目标肿瘤患者进行放疗反应预测； 其中，对患者病情周期分析数据进行获取，具体如下： 对需要进行肿瘤放疗反应预测的肿瘤患者进行获取，得到多个肿瘤患者，并在所获取的多个肿瘤患者中任意选取一个目标肿瘤患者； 对目标肿瘤患者进行病情分析的过程中，针对目标肿瘤患者设置Z1肿瘤标志物至Za肿瘤标志物以及医学指标监测周期； 对处于医学指标监测周期的目标肿瘤患者进行Z1肿瘤标志物进行监测指标分析，根据分析结果获取Z1标志物筛选区间； 其中，对Z1标志物筛选区间进行获取，具体如下： 对目标肿瘤患者所进行的Z1肿瘤标志物检查进行获取，得到多次Z1肿瘤标志物检查，并根据检查的先后顺序将多次Z1肿瘤标志物检查重新命名为X1标志物检查至Xb标志物检查； 对X1标志物检查至Xb标志物检查进行检测结果分析，根据分析结果获取第一标志物特征值与第二标志物特征值； 计算第一标志物特征值与第二标志物特征值的乘积，得到第三标志物特征值； 计算第一标志物特征值与第三标志物特征值之和，得到Z1标志物筛选区间上限，计算第一标志物特征值与第三标志物特征值之差，得到Z1标志物筛选区间下限，将Z1标志物筛选区间上限与Z1标志物筛选区间下限所组成的数值区间设置为Z1标志物筛选区间； 其中，对第一标志物特征值与第二标志物特征值进行获取，具体如下： 分别获取X1标志物检查至Xb标志物检查所对应的标志物检查结果值，得到X1标志物检查结果值至Xb标志物检查结果值； 对X1标志物检查结果值至Xb标志物检查结果值进行平均数计算，得到第一标志物特征值； 将X1标志物检查结果值与X2标志物检查结果值通过计算得到X1结果值变化率； 以此类推，得到X2结果值变化率至Xb-1结果值变化率； 对X1结果值变化率至Xb-1结果值变化率进行数值大小比对，将数值最大的结果值变化率设置为第二标志物特征值； 所述对目标肿瘤患者进行放疗反应预测，具体如下： 获取目标患者匹配数据，根据目标患者匹配数据获取多个实时病情一致患者； 对多个实时病情一致患者在接受放疗后所出现的放疗反应进行获取，得到多种不同类型放疗反应，并在所获取的多种不同类型放疗反应中任意选取一个样本放疗反应； 对样本放疗反应进行出现次数分析，根据分析结果获取样本放疗反应所对应的反应出现占比； 分别获取每一种不同类型放疗反应所对应的反应出现占比，得到多个反应出现占比； 对所得的多个反应出现占比进行数值大小比对，将最大反应出现占比所对应的放疗反应设置为预测放疗反应，并对预测放疗反应进行输出。

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厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区镇海路上古街10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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