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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于机器学习的免疫标志分析系统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：CN120954685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511468519.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于机器学习的免疫标志分析系统是由姜建兰;曹蓓蓓;刘展;张驰设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的免疫标志分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据分析技术领域，具体为基于机器学习的免疫标志分析系统，系统包括：熵密度流变模块、边界动态标注模块、协同张量建模模块、标志判别模块。本发明中，通过核密度估计处理三维免疫数据并计算空间信息熵，整合多源异构医学数据空间特征，结合滑动平均法生成梯度图捕捉标志物浓度变化趋势，基于方向导数检测与形态学闭运算构建边界拓扑模型识别形态学边界特征，利用三阶张量建模融合免疫亚型、时间维度与标志物表达数据，通过维度自适应张量分解提取核心因子矩阵提升标志物关联性分析完整性，采用曼哈顿距离量化协同表达强度并结合残差矩阵哈达玛积，实现免疫标志定量解析由单一阈值判定向多维协同判别跨越。

本发明授权基于机器学习的免疫标志分析系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的免疫标志分析系统，其特征在于，所述系统包括： 熵密度流变模块，用于通过核密度估计算法处理免疫标志三维数据，计算空间邻域信息熵，采用滑动平均法生成标志物熵密度梯度图，将所述标志物熵密度梯度图传递至边界动态标注模块； 边界动态标注模块，用于基于所述标志物熵密度梯度图计算方向导数，检测8邻域梯度突变点，采用动态结构元素的形态学闭运算生成免疫标志边界拓扑图，将所述免疫标志边界拓扑图传递至协同张量建模模块； 协同张量建模模块，用于根据所述免疫标志边界拓扑图裁剪低密度数据，构建免疫亚型×时间切片×标志物三阶张量，采用维度自适应的Tucker分解算法提取核心因子矩阵，计算曼哈顿距离生成协同表达强度值，将所述协同表达强度值和分解残差矩阵传递至标志判别模块； 标志判别模块，用于将所述协同表达强度值与所述分解残差矩阵执行哈达玛积运算，输入支持向量机分类器进行判别，生成高特异性免疫标志集合； 所述熵密度梯度图具体包括空间熵分布特征、梯度向量场、密度等值线，所述边界拓扑图包含边界曲率参数、拓扑连通域、形态闭合轮廓，所述协同表达强度值涵盖核心因子载荷、时间演化模式、曼哈顿距离矩阵，所述分解残差矩阵包含正交残差分量、张量重构误差、低秩近似偏差，所述高特异性免疫标志集合具体指分类决策面、特征权重向量、样本置信度评分； 所述动态结构元素的半径r与梯度向量场模长标准差满足，通过计算所述梯度向量场所有模长值的标准差获得； 其中，代表形态学闭运算结构元素的半径，代表梯度向量场中所有模长值的标准差，表示以2为底的对数函数，表示向上取整运算； 所述密度等值线的间距Δd通过计算相邻等值线质心欧氏距离的移动平均值获得，移动平均窗口大小为所述三维数据体素数量的平方根取整值； 所述方向导数的计算采用改进型Sobel-Feldman算子，其卷积核尺寸动态适配所述密度等值线的平均间距： ； 其中为所述密度等值线在梯度向量场中的平均欧氏距离，通过计算相邻等值线质心坐标差值的L2范数平均值获得； 所述形态学闭运算的结构元素半径满足； 其中，代表形态学闭运算结构元素的半径，代表所述梯度向量场中所有模长值的集合，代表所述梯度向量场模长值的算术平均值，代表所述梯度向量场模长集合中的最大值，表示向上取整运算； 所述Tucker分解算法中的核心张量维度设定遵循：第一维度； 第二维度； 第三维度； 所述曼哈顿距离矩阵的计算采用滑动窗口机制，窗口宽度与所述核心因子矩阵的秩满足，通过交叉验证法在预设区间[3,8]内择优选取； 其中，代表核心张量第一维度大小，代表免疫亚型分类的总类别数，表示以2为底的对数函数，表示向上取整运算，代表核心张量第二维度大小，代表时间切片的数量，表示向下取整运算，代表核心张量第三维度大小，代表初始标志物的总数量； 所述支持向量机分类器的核函数参数动态适配所述分解残差矩阵的Frobenius范数： ； 所述特征权重向量的更新步长与所述低秩近似偏差呈负相关，满足，为原始三阶张量，和均采用标准化后的无量纲数值； 其中，代表支持向量机分类器的核函数参数，代表初始标志物的总数量，代表所述分解残差矩阵所有元素的方差，代表所述分解残差矩阵的Frobenius范数，函数用于确保分母不为零，代表特征权重向量的更新步长，代表所述低秩近似偏差的数值，代表原始三阶张量的Frobenius范数。

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