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龙图腾网获悉新疆医科大学第一附属医院;新疆大学申请的专利一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法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：CN114613494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210256653.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法是由马彩玲;吕小毅;王静;严紫薇;陈程;陈晨设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法在说明书摘要公布了：本发明为一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法。一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型的建立方法，包括以下步骤：1采集不同病变程度的宫颈肿瘤患者的血清样本后，测定并获取傅立叶红外光谱数据；2所述的傅立叶红外光谱数据通过PSO‑CNN算法建立分类模型，得所述的用于快速筛查宫颈肿瘤的模型。本发明所述的一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法，通过对PSO‑CNN算法进行优化，可以提高识别效果，从而可以更好的应用于快速筛查宫颈肿瘤。

本发明授权一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型及其建立方法在权利要求书中公布了：1.一种用于快速筛查宫颈肿瘤的模型的建立方法，其特征在于,包括以下步骤： 1采集不同病变程度的宫颈肿瘤患者的血清样本后，测定并获取傅立叶红外光谱数据； 2所述的傅立叶红外光谱数据通过PSO-CNN算法建立分类模型，得所述的用于快速筛查宫颈肿瘤的模型； 所述的PSO-CNN算法中用于搜索最优的CNN结构依次包括以下步骤：粒子群的初始化、单个粒子的适应度评估、测量两个粒子之间的差异，速度计算和粒子更新； 所述的粒子群的初始化的过程为：先设置网络层数范围，再随机选择卷积层、最大池化层、平均池化层和全连接层作为当前层，并配制其参数后，进行粒子群初始化计算；其中，每个粒子的第一层是卷积层，最后一层是全连接层，中间随机穿插卷积层、最大池化层、平均池化层和全连接层中的至少一种； 所述的PSO-CNN算法中使用的参数包括：粒子群算法参数、CNN架构初始化参数以及CNN训练参数； 所述的粒子群算法参数：迭代次数、种群规模和Cg分别设置为30、10和0.5； 所述的CNN架构初始化：最大网络层数设置为15，卷积核个数选择范围为[3,256]，卷积核尺寸选择范围为[3×1,7×1]，全连接层神经元个数选择范围为[1,300]，输出层神经元个数为5，卷积层生成概率为0.6，池化层生成概率为0.3，全连接层生成概率为0.1； 所述的CNN训练参数：粒子评估时训练epoch数为1，全局最佳粒子训练epoch数为200，Dropout为0.3； 所述的粒子更新通过以下公式来更新粒子： 其中，k为当前迭代次数；和分别表示下一次迭代中粒子i第d维的速度和位置；Cg为阈值；r为在粒子的每一个位置随机生成一个0到1之间的数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆医科大学第一附属医院;新疆大学，其通讯地址为：830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区鲤鱼山路137号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。