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龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院申请的专利一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统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：CN120279029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510768590.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统是由陈淑君;邵峰设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统，包括数据采集模块、卵巢特征提取模块、构建卵巢癌风险评估模型模块、模型性能提升模块和卵巢癌风险评估辅助模块。本发明涉及癌症风险评估技术领域，具体是指一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统，本方案通过细节强化、轮廓提取、形态特征计算和纹理特征计算，提高了特征提取的准确性和全面性；通过构建双层融合核函数、设计创新的惩罚项、生成目标函数以及确定最优条件，提高了模型的分类性能和稳定性，提升了卵巢癌风险评估的准确性和可靠性；通过构建多样性维持因子、设计参数竞争机制、补偿步长以及进行交叉变异，提高了模型性能提升的效率和稳定性。

本发明授权一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的卵巢癌风险评估辅助系统，其特征在于：包括数据采集模块、卵巢特征提取模块、构建卵巢癌风险评估模型模块、模型性能提升模块和卵巢癌风险评估辅助模块； 所述数据采集模块采集历史患者的临床数据、影像数据、实验室检验数据和最终患病数据； 所述卵巢特征提取模块通过细节强化、提取卵巢轮廓、形态特征提取、纹理特征提取、特征向量生成和构建模型训练数据集来进行卵巢特征提取； 所述构建卵巢癌风险评估模型模块通过设置标签、构建双层融合核函数、设计惩罚项、生成目标函数和确定最优条件来构建卵巢癌风险评估模型，具体包括以下内容： 设置标签，将最终患病数据设置为卵巢癌风险评估模型的标签数据； 构建双层融合核函数，通过融合高斯核函数和基于协方差矩阵逆矩阵的标准化部分来构建双层融合核函数； 设计惩罚项，考虑核函数的空间平滑性，引入梯度范数平方加权和，对模型的复杂度进行约束； 生成目标函数，在最大化拉格朗日对偶目标的基础上，同时加入二次惩罚项与核平滑惩罚，构造目标函数； 确定最优条件，通过拉格朗日对偶条件，令拉格朗日函数对权重与偏置的梯度为零，并同时满足拉格朗日乘子非负性、分类间隔约束及互补松弛性； 所述模型性能提升模块通过初始化、参数性能评价、构建多样性维持因子、设计参数竞争机制、设计补偿步长、交叉变异和确定流程来提升模型性能，具体包括以下内容： 初始化，确定搜索参数，包括带宽参数和伸缩系数，随机生成初始的参数搜索点； 参数性能评价，将模型的准确率设置为参数性能值，设定参数性能达标值； 构建多样性维持因子，通过各维度搜索点集合的极差与对应搜索宽度之比的平均值，量化参数分布的广度，得到多样性维持因子； 设计参数竞争机制，以最优与最差性能值的均值经多样性因子缩放生成竞争概率，并用该概率加权当前、最优、最差及平均位置，更新参数点位置； 设计补偿步长，根据搜索点性能标准差与平均性能的比值，以及初始点平均位置与性能最差点位置之差，计算补偿步长； 交叉变异，对参数点采用高斯扰动和差分变异策略，利用补偿步长及随机选取的其他搜索点生成新的候选解； 确定流程，将利用参数竞争机制更新一次参数点的位置再进行一次交叉变异的过程设置为一次搜索过程；每进行一次搜索，计算出搜索后的参数搜索点的参数性能值，如果参数性能值大于参数性能达标值，搜索停止，参数合格；否则参数不合格，进行下一次搜索； 所述卵巢癌风险评估辅助模块利用卵巢癌风险评估模型来对患者的卵巢癌风险进行评估辅助。

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浙江省肿瘤医院，其通讯地址为：310022 浙江省杭州市拱墅区半山东路1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”。