华东师范大学田旭东获国家专利权
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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种信息瓶颈图压缩的医疗指标缺失数据补全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：CN116630777B 。
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：202310623896.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种信息瓶颈图压缩的医疗指标缺失数据补全方法是由田旭东;张志忠;谢源设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种信息瓶颈图压缩的医疗指标缺失数据补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种信息瓶颈图压缩的医疗指标缺失数据补全方法，其特点是采用将同类型病人的所有属性建模为一个无向完全图的方法，根据诊断需求与信息瓶颈原则不断对其进行植剪、压缩，以保证子图与下游任务目标一致的条件下，精简缺失插补与诊断预测所用到的信息总量，具体包括：原始数据的预处理、构建无向完全图初始完全图的植剪与压缩，补全子图和节点特征和最小化子图和补全子图等步骤。本发明与现有技术相比具有保证与任务目标一致的条件下，尽可能地精简缺失插补与诊断预测所用到的信息总量，方法简便，解决了处理电子健康记录的缺失数据问题，实验结果令人满意，具有良好的应用前景和商业价值。
本发明授权一种信息瓶颈图压缩的医疗指标缺失数据补全方法在权利要求书中公布了：1.一种信息瓶颈图压缩的医疗指标缺失数据补全方法，其特征在于：采用将同类型病人的所有属性建模为一个无向完全图的方法，根据诊断需求与信息瓶颈原则不断对其进行植剪、压缩，以保证子图与下游任务目标一致的条件下，精简缺失插补与诊断预测所用到的信息总量，具体缺失数据的补全包括以下步骤： 步骤1：对输入的原始数据进行预处理； 步骤2：以同类型病人的所有属性为节点，并在节点之上建立一个无向完全图 步骤3：将初始的完全图前馈至图神经网络，得到一系列节点特征，将其传递至子图生成器进行植剪与压缩，得到子图与其包含的节点特征； 步骤4：利用READOUT函数与可训练估计器，计算并最小化子图与完全图之间的互信息 步骤5：根据缺失数所在的子图，融合其邻接点特征并进行插补，得到补全子图与其节点特征 步骤6：对最小化子图与补全子图分别施加连通性约束和分类损失，以保证子图的生成过程满足任务所需的最小信息量。
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