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龙图腾网获悉中国科学技术大学;安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)申请的专利基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质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：CN119740032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510247297.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质是由杨春梅;魏玖长;徐晨初;李晓静;张天平;刘雪晗设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质在说明书摘要公布了：本发明的一种基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质，包括收集女性体检病历数据集，将数据集分为训练集和测试集作为训练数据，并对训练数据进行数据处理；构建基于word2vec算法的数据嵌入模型，并生成嵌入向量；构建基于样本间交叉注意力特征提取模块提取嵌入向量中的特征，并将这些特征传递给生育适宜性预测模块进行预测；利用收集到的训练样本对上述生育适宜性预测模块进行训练；将经过数据处理后的病历数据输入到训练好的生育适宜性预测模块中，得到预测结果。本发明不仅解决了传统深度学习模型在结构化数据中面临的没有充分分析样本间关联的问题，还实现了生育适宜性的准确预测，为女性是否选择生育提供有效建议。

本发明授权基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法，其特征在于，包括以下步骤， S1、收集女性体检病历数据集，将数据集分为训练集和测试集作为训练数据，并对训练数据进行数据处理； S2、构建基于word2vec算法的数据嵌入模型，并生成嵌入向量； S3、构建基于样本间交叉注意力特征提取模块提取嵌入向量中的特征，并将这些特征传递给生育适宜性预测模块进行预测； 所述基于样本间交叉注意力特征提取模块由一个多头自注意力层、一个多头交叉样本注意力层和两个前馈神经网络层组成； 所述生育适宜性预测模块为一个多层感知器，接收基于样本间交叉注意力特征提取模块输出的特征为输入；该多层感知器由一个输入层、五个隐藏层和一个输出层组成；特征作为多层感知器的输入，经过这个七层的多层感知器后得到两个输出，即适合生育和不适合生育的概率； S4、利用收集到的训练样本对上述生育适宜性预测模块进行训练； S5、将经过数据处理后的病历数据输入到训练好的生育适宜性预测模块中，得到预测结果； 步骤S1包括以下步骤： S11、收集女性体检病历数据集，抽取其中有关健康评分和生育健康评分的信息并保存为word文件； S12、利用python库python-docx抽取word文件中的健康评分和生育健康评分，利用python库openpyxl将健康评分和生育健康评分保存为excel文件； S13、将数据集划分为训练数据和测试数据两部分。

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中国科学技术大学;安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)，其通讯地址为：230026 安徽省合肥市金寨路96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”。