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龍圖騰網恭喜西湖大學申請的專利一種用于血液中心的用血量預測方法及預測系統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：CN115775618B 。

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：202211534022.7，技術領域涉及：G16H40/20；該發明授權一種用于血液中心的用血量預測方法及預測系統是由臧澤林;馬思琪;潘凌凌;夏翰宸;李子青設計研發完成，并于2022-12-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于血液中心的用血量預測方法及預測系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種用于血液中心的用血量預測方法及預測系統，該方法主要在于構建血液使用量預測神經網絡，并設計由交叉熵損失，以及原始數據空間和潛空間之間相似度的損失這兩部分損失的加權損失作為血液使用量預測神經網絡訓練過程中的總體損失函數。從而能夠解決隱層的自監督信號會緩解過擬合、域遷移等問題。本發明能夠提高神經網絡模型的跨域預測能力，使得本發明的預測方法的魯棒性更高，模型泛化能力更強。

本發明授權一種用于血液中心的用血量預測方法及預測系統在權利要求書中公布了：1.一種用于血液中心的用血量預測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：步驟一：收集各個醫院的病人的歷史臨床數據，并將病人的實際用血量進行歸一化，使最小用血量為0，最大用血量為1，并將歸一化的用血量作為數據x的標簽；步驟二：選取數據x所在醫院之外的醫院的k個鄰域數據，進行線性插值，獲得數據x的增強數據；增強數據x′的標簽和其對應的原始數據相同；將歷史臨床數據及其增強數據一起構成訓練數據集；步驟三：構建血液使用量預測神經網絡，該網絡包括潛空間投影網絡和輸出網絡兩部分，所述潛空間投影網絡和輸出網絡均為多層感知網絡，均包括一個輸入層、多個隱藏層和一個輸出層，且所述潛空間投影網絡的輸出作為所述輸出網絡的輸入；所述潛空間投影網絡用于預處理，對抗輸入數據的噪聲和缺失值的不利影響；所述輸出網絡用于降維；步驟四：構建由交叉熵損失，以及原始數據空間和潛空間之間相似度的損失這兩部分損失的加權損失作為血液使用量預測神經網絡訓練過程中的總體損失函數，采用步驟二獲得的訓練數據集對所述血液使用量預測神經網絡進行訓練；步驟五：將待預測的病人的臨床數據輸入訓練后的血液使用量預測神經網絡中，得到該病人預測的用血量；所述總體損失函數為：L＝LD+βLCE其中，LD為原始數據空間和潛空間之間相似度的損失，LCE為交叉熵損失，β為一個權衡LD和LCE的超參數；LD的計算公式如下： 其中，Lxi,xj為從訓練數據集中采樣得到的數據xi和xj之間的相似度損失，xj＝τxi是判斷xj是否為xi的增強數據；B為一次訓練所選取的樣本數；vy,vz則是兩個空間的自由度，即空間維度；通過如下公式計算得到：Dp,q＝plogq+1-plog1-q 其中，Dp,q為模糊的集間交叉熵損失，p∈[0,1]；Gamma·為Gamma函數；v為其控制分布形狀的自由度參數；d為兩兩數據點對之間的歐式距離；κd,v為兩兩數據點對之間的流形相似度；LCE為交叉熵損失： 其中，li為數據點i的標簽，σzi為輸出網絡的輸出。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西湖大學，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區轉塘街道石龍山街18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。