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龍圖騰網恭喜北京大學申請的專利一種基于期望最大化迭代的生物標志物聚合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：CN119474650B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510054052.5，技術領域涉及：G06F17/18；該發明授權一種基于期望最大化迭代的生物標志物聚合方法是由榮志煒設計研發完成，并于2025-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于期望最大化迭代的生物標志物聚合方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于期望最大化迭代的生物標志物聚合方法，本申請涉及醫學數據處理技術領域，該方法包括：獲取來自多個數據源的生物標志物對應的本地測量值；對生物標志物進行抽樣測定，獲得參考測量值；根據參考測量值和本地測量值執行期望最大化迭代算法，獲得目標估計參數；目標估計參數表征生物標志物對應的效應影響。本申請首先對部分生物標志物進行測定，獲得不受批次效應影響的參考測量值后，通過期望最大化算法基于參考測量值、本地測量值進行循環迭代，最終獲得生物標志物與疾病結局之間有效的目標估計參數，從而實現對來自多個數據源的生物標志物的有效聚合。

本發明授權一種基于期望最大化迭代的生物標志物聚合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于期望最大化迭代的生物標志物聚合方法，其特征在于，所述方法包括：獲取來自多個數據源的生物標志物對應的本地測量值；對所述生物標志物進行抽樣測定，獲得參考測量值；根據所述參考測量值和所述本地測量值執行期望最大化迭代算法，獲得目標估計參數；所述目標估計參數表征所述生物標志物對疾病結局的效應影響；所述根據所述參考測量值和所述本地測量值執行期望最大化迭代算法，獲得目標估計參數的步驟包括：獲取生物標志物對應的研究協變量；根據所述本地測量值、所述參考測量值和所述研究協變量構建所述生物標志物對應的樣本似然函數；基于所述樣本似然函數對所述生物標志物的生物學效應進行期望最大化迭代，獲得目標估計參數；所述基于所述樣本似然函數對所述生物標志物的生物學效應進行期望最大化迭代，獲得目標估計參數的步驟，包括：基于所述參考測量值進行參數初始化，獲得初始估計參數；根據當前估計結局類型和所述樣本似然函數對所述初始估計參數進行期望最大化迭代更新；當檢測到迭代收斂或達到預設最大迭代次數時，將當前估計參數作為目標估計參數；所述根據所述當前估計結局類型和所述樣本似然函數對所述初始估計參數進行期望最大化迭代更新的步驟，還包括：若當前估計結局類型為二元結局，則對所述初始估計參數進行預設拉普拉斯運算，獲得目標正態后驗分布；獲取所述目標正態后驗分布對應的重要性權重；基于所述重要性權重獲得聯合后驗期望；通過牛頓拉夫森算法、第二求解式、所述樣本似然函數和所述聯合后驗期望對所述初始估計參數進行期望最大化迭代更新。

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