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龙图腾网获悉厦门万基生物科技有限公司申请的专利肝细胞癌筛查模型及其构建方法和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：CN115440376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211085451.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权肝细胞癌筛查模型及其构建方法和装置是由陈洪亮;李依寒;肖月;郑海灵;祝兴强;郭萍;徐欢;何芝设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本肝细胞癌筛查模型及其构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种肝细胞癌筛查模型及其构建方法和装置。所述构建方法利用基于机器学习的融合模型，具体包括以下步骤：步骤一采集已确诊为肝细胞癌的患者数据和非肝细胞癌者数据的DNA甲基化数据；步骤二对已确诊为肝细胞癌的患者数据和非肝细胞癌的数据的DNA甲基化数据进行分析，获得符合要求的每条测序序列位点对应的甲基化信息数据；步骤三利用上一步骤的甲基化信息数据，构建、优化和测试融合模型。本发明可以高效区分肝细胞癌样品和非肝细胞癌样品，本方法敏感性高、特异性高、无创伤性。

本发明授权肝细胞癌筛查模型及其构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种肝细胞癌的筛查模型的构建方法，其特征在于，所述方法利用基于机器学习的融合模型，包括以下步骤： 步骤一：采集已确诊为肝细胞癌的患者数据和非肝细胞癌者数据的DNA甲基化数据； 步骤二：对已确诊为肝细胞癌的患者数据和非肝细胞癌的数据的DNA甲基化数据进行分析，获得符合要求的每条测序序列位点对应的甲基化信息数据； 步骤三：利用上一步骤的甲基化信息数据，构建、优化和测试融合模型； 其中，步骤三包括以下步骤： 301将步骤二测得的甲基化信息数据进行分类，区分为已确诊为肝细胞癌的患者数据和非肝细胞癌的数据，分别加入标签列，标注为肝细胞癌和非肝细胞癌； 302将分类好的数据按照70％和30％的比例，分别划分为训练集和测试集； 303构建融合模型，输入训练集的数据和标签对融合模型进行训练和优化，得到最终模型； 304将测试集输入最终模型中，使用分类结果对最终模型进行效果评价； 其中，步骤303所述融合模型分为两层，第一层为两个模型，第二层为一个多项式逻辑回归模型； 其中，第一层包括一个肝细胞癌与正常模型和一个肝细胞癌与肝病模型； 其中，第一层的两个模型均采用GDBT算法进行训练，具体过程为： 1-1首先，初始化弱分类器： 在公式1中，N为训练集样本总数量，yi为训练集样本的标签，x为训练集的特征数据； 1-2利用公式2计算m棵树的残差rm,i，依次进行迭代，其中m＝1,2,…,M，M为最大迭代次数；i＝1,2,…,N 1-3对于第m棵回归树的叶子结点区域Rmj，其中j＝1,2,...,Jm；Jm为第m棵回归树叶子结点的个数，对于Jm个叶子结点区域，利用公式3计算出最佳残差拟合值Cmj： 1-4更新分类器，直到获得最终强的分类器FMx，过程中的计算公式如公式4和公式5所示： 其中，第二层多项式逻辑回归模型的构建方式为： 将第一层的两个模型采用stack方式使用逻辑回归进行模型融合，将融合模型的结果作为对样本的肝细胞癌和非肝细胞癌的预测；构建第二层模型的过程实现使用R语言和或python语言； 模型的第二层选用逻辑回归算法构建的模型进行训练，具体的，所述逻辑回归算法为： 2-1首先，构造一个预测函数： 2-2进一步的，为了避免过拟合，将逻辑回归算法中加入L2正则化，具体的过程可描述为：对损失函数J求偏导，迭代直到损失值达到最小，模型收敛； 具体如公式7和公式8所示： 模型第二层的具体构建方法可描述为：将模型第一层的两个模型的输出作为特征，以矩阵的形式输入，使用逻辑回归算法的按照上述步骤2-1至2-2训练后得到最终的模型；对于第二层模型的参数，也使用网格搜索结合交叉验证的方式来进行优化，优化后第二层训练完毕，形成最终模型； 其中，步骤304所述效果评价为： 使用步骤三划分得到的测试集输入优化好的最终模型，使用分类结果对最终模型进行效果评价；根据分类结果画出最终模型使用的特征分类效果图；计算出最终模型的敏感性、特异性和准确率；最终模型的ROC曲线图和AUC的值；以及最终模型和现有检测手法AFP和PIVKA-II检测结果的比较值。

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