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龙图腾网获悉天津大学合肥创新发展研究院申请的专利两阶段癌症生存期预测模型构建方法及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：CN119069140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411193941.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权两阶段癌症生存期预测模型构建方法及系统是由苏苒;马力设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本两阶段癌症生存期预测模型构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种两阶段癌症生存预测模型的构建方法及系统，第一阶段使用了一种基于SVMSMOTE的IV期癌症生存不平衡分类方法有效的逻辑回归分类器来预测患者在第一阶段是否能生存5年，在第二阶段，则采用一种随机森林回归模型来预测预计无法存活5年的患者的具体生存时间以月为单位。此项研究能够针对不同患者独有的病症数据进行有效的、针对性的预测，有助于提高治疗效果和患者的生活质量。

本发明授权两阶段癌症生存期预测模型构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种两阶段癌症生存期预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1，构建数据集： 步骤1-1，所述数据集来自SEER； 步骤1-2，对所述数据集进行标记，构建二维变量：生存月≥60个月的被标记为1，生存月＜60个月的被标记为0； 步骤1-3，对所述数据集进行变量和记录的数据预处理，划分数据集：经过基础的预处理后，共保留若干条记录进行分类实验； 步骤2，训练数据集： 步骤2-1，利用Sigmoid函数对步骤1-2中的数据进行训练，将输入的特征值进行压缩和映射，使得输出值在0到1之间； 步骤2-2，将数据项是文字类型分类变量转化为数字型数据变量，同时对数据进行除噪；分类型变量分为三类：名义变量、有序变量和有距变量； 步骤3，构建逻辑回归分类模型并评价：采用原始的不平衡样本处理不平衡数据、采用SMOTE算法处理不平衡数据、采用SVMSTOME算法处理不平衡数据分别构建逻辑回归分类模型；经过评价得到最佳逻辑回归分类模型； 步骤4，构建预测逻辑回归分类模型并评价： 步骤4-1，将步骤1-3中的生存月＜60个月的记录932条作为输入数据集，对数据集进行训练并测试； 步骤4-2，构建各算法的预测逻辑回归分类模型包括：随即森林、岭回归、LASSO回归、线性回归和Xgboost回归树，计算MSE、MAE和R2的平均值，根据K折交叉验证确定训练集以及测试集；经实验结果分析，随机森林MSE和MAE平均值最低； 步骤4-3，构建随机森林预测逻辑回归分类模型的单阶段模型和两阶段模型，计算MSE、MAE和R2的平均值，根据K折交叉验证确定训练集以及测试集； 步骤4-4，采用基尼指数来评估利用随机森林对特征重要性筛选结果； 经过特征分析分析对生存率影响较高的变量。

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