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龍圖騰網恭喜華瑞同康生物技術(深圳)有限公司申請的專利一種基于LI-RADS分級的患病風險預測建模方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114550921B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011343525.7，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種基于LI-RADS分級的患病風險預測建模方法是由劉綿學;李勁;黑愛蓮;馬洪波;張波;周際;張旻設計研發完成，并于2020-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LI-RADS分級的患病風險預測建模方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于LI?RADS分級的患病風險預測建模方法，包括：采集樣本數據；將醫學影像學檢查結果轉換為量化的終點事件狀態，并設定LR?3及以上的LI?RADS分級作為終點事件；將血清細胞質胸苷激酶1即TK1檢測結果為主的多種體檢指標項目作為自變量；通過回歸法進行建模，從而獲得肝細胞癌HCC患病風險預測模型。本申請將具有確定HCC風險的影像學檢查結果集合設定為風險預測終點事件，從而降低了陽性結果樣本的獲取成本和難度，陽性樣本的穩定積累成為可能，在相同時間段內，該系統獲得的風險預測模型的迭代升級可行性更高。

本發明授權一種基于LI-RADS分級的患病風險預測建模方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LI-RADS分級的患病風險預測建模方法，其特征在于，包括：采集樣本數據；將醫學影像學檢查結果轉換為量化的終點事件狀態，并設定LR-3及以上的LI-RADS分級作為終點事件；將血清細胞質胸苷激酶1即TK1檢測結果為主的多種體檢指標項目作為自變量；通過回歸法進行建模，從而獲得肝細胞癌HCC患病風險預測模型；所述的通過回歸法進行建模，從而獲得肝細胞癌HCC患病風險預測模型，具體包括以下步驟：S1，使用三折交叉驗證法隨機抽樣將原始樣本數據拆分為訓練集與驗證集；S2，針對不同的訓練集，通過重復使用不平衡回歸ILKL算法進行建模，獲得多個預測模型；對應同一個訓練集所獲得的多個預測模型形成一個預測模型庫；S3，對各個預測模型庫中的預測模型進行篩選，若預測模型公式中含有TK1項目自變量，則將該所述的預測模型納入初篩預測模型組中；S4，對于初篩預測模型組中的預測模型，使用對應的驗證集樣本進行受試者工作特征曲線驗證并計算曲線下面積AUC值；S5，若AUC值大于等于0.7，則將對應的初篩預測模型組中的預測模型納入最終的預測模型組中；S6，對最終的預測模型組中的各個預測模型，按照參數綜合方式進行模型優化,從而得到HCC風險預測模型；步驟S6中所述的按照參數綜合方式進行模型優化具體包括以下步驟：S61，使用最終的預測模型組中的各個預測模型，分別對全部的訓練集加驗證集的數據進行受試者工作特征曲線驗證并計算曲線下面積AUC值；S62，根據驗證結果中對陽性樣本的預測正確率大小對所述的各個預測模型進行排序；S63，選擇預測正確率最高的2-10個模型，進行預測模型的參數優化：預測模型中包含三種參數——項目自變量、項目自變量的系數以及常數；優化時，將所有模型中的所有項目自變量合并作為最終的HCC風險預測模型的項目自變量；將所有模型中的各個項目自變量的系數相加再求平均后作為HCC風險預測模型的相應項目自變量的系數；將所有模型中的常數相加再求平均后作為HCC風險預測模型的常數。

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