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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江省腫瘤醫(yī)院申請的專利一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120279029B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510768590.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)是由陳淑君;邵峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、卵巢特征提取模塊、構(gòu)建卵巢癌風(fēng)險評估模型模塊、模型性能提升模塊和卵巢癌風(fēng)險評估輔助模塊。本發(fā)明涉及癌癥風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)，本方案通過細(xì)節(jié)強(qiáng)化、輪廓提取、形態(tài)特征計算和紋理特征計算，提高了特征提取的準(zhǔn)確性和全面性；通過構(gòu)建雙層融合核函數(shù)、設(shè)計創(chuàng)新的懲罰項、生成目標(biāo)函數(shù)以及確定最優(yōu)條件，提高了模型的分類性能和穩(wěn)定性，提升了卵巢癌風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和可靠性；通過構(gòu)建多樣性維持因子、設(shè)計參數(shù)競爭機(jī)制、補(bǔ)償步長以及進(jìn)行交叉變異，提高了模型性能提升的效率和穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的卵巢癌風(fēng)險評估輔助系統(tǒng)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)采集模塊、卵巢特征提取模塊、構(gòu)建卵巢癌風(fēng)險評估模型模塊、模型性能提升模塊和卵巢癌風(fēng)險評估輔助模塊； 所述數(shù)據(jù)采集模塊采集歷史患者的臨床數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、實驗室檢驗數(shù)據(jù)和最終患病數(shù)據(jù)； 所述卵巢特征提取模塊通過細(xì)節(jié)強(qiáng)化、提取卵巢輪廓、形態(tài)特征提取、紋理特征提取、特征向量生成和構(gòu)建模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來進(jìn)行卵巢特征提取； 所述構(gòu)建卵巢癌風(fēng)險評估模型模塊通過設(shè)置標(biāo)簽、構(gòu)建雙層融合核函數(shù)、設(shè)計懲罰項、生成目標(biāo)函數(shù)和確定最優(yōu)條件來構(gòu)建卵巢癌風(fēng)險評估模型，具體包括以下內(nèi)容： 設(shè)置標(biāo)簽，將最終患病數(shù)據(jù)設(shè)置為卵巢癌風(fēng)險評估模型的標(biāo)簽數(shù)據(jù)； 構(gòu)建雙層融合核函數(shù)，通過融合高斯核函數(shù)和基于協(xié)方差矩陣逆矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化部分來構(gòu)建雙層融合核函數(shù)； 設(shè)計懲罰項，考慮核函數(shù)的空間平滑性，引入梯度范數(shù)平方加權(quán)和，對模型的復(fù)雜度進(jìn)行約束； 生成目標(biāo)函數(shù)，在最大化拉格朗日對偶目標(biāo)的基礎(chǔ)上，同時加入二次懲罰項與核平滑懲罰，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)； 確定最優(yōu)條件，通過拉格朗日對偶條件，令拉格朗日函數(shù)對權(quán)重與偏置的梯度為零，并同時滿足拉格朗日乘子非負(fù)性、分類間隔約束及互補(bǔ)松弛性； 所述模型性能提升模塊通過初始化、參數(shù)性能評價、構(gòu)建多樣性維持因子、設(shè)計參數(shù)競爭機(jī)制、設(shè)計補(bǔ)償步長、交叉變異和確定流程來提升模型性能，具體包括以下內(nèi)容： 初始化，確定搜索參數(shù)，包括帶寬參數(shù)和伸縮系數(shù)，隨機(jī)生成初始的參數(shù)搜索點(diǎn)； 參數(shù)性能評價，將模型的準(zhǔn)確率設(shè)置為參數(shù)性能值，設(shè)定參數(shù)性能達(dá)標(biāo)值； 構(gòu)建多樣性維持因子，通過各維度搜索點(diǎn)集合的極差與對應(yīng)搜索寬度之比的平均值，量化參數(shù)分布的廣度，得到多樣性維持因子； 設(shè)計參數(shù)競爭機(jī)制，以最優(yōu)與最差性能值的均值經(jīng)多樣性因子縮放生成競爭概率，并用該概率加權(quán)當(dāng)前、最優(yōu)、最差及平均位置，更新參數(shù)點(diǎn)位置； 設(shè)計補(bǔ)償步長，根據(jù)搜索點(diǎn)性能標(biāo)準(zhǔn)差與平均性能的比值，以及初始點(diǎn)平均位置與性能最差點(diǎn)位置之差，計算補(bǔ)償步長； 交叉變異，對參數(shù)點(diǎn)采用高斯擾動和差分變異策略，利用補(bǔ)償步長及隨機(jī)選取的其他搜索點(diǎn)生成新的候選解； 確定流程，將利用參數(shù)競爭機(jī)制更新一次參數(shù)點(diǎn)的位置再進(jìn)行一次交叉變異的過程設(shè)置為一次搜索過程；每進(jìn)行一次搜索，計算出搜索后的參數(shù)搜索點(diǎn)的參數(shù)性能值，如果參數(shù)性能值大于參數(shù)性能達(dá)標(biāo)值，搜索停止，參數(shù)合格；否則參數(shù)不合格，進(jìn)行下一次搜索； 所述卵巢癌風(fēng)險評估輔助模塊利用卵巢癌風(fēng)險評估模型來對患者的卵巢癌風(fēng)險進(jìn)行評估輔助。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江省腫瘤醫(yī)院，其通訊地址為：310022 浙江省杭州市拱墅區(qū)半山東路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。