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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种用于Gn剂量推荐的PGT-A结局预测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：CN119170094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411338689.9，技术领域涉及：G16B20/00；该发明授权一种用于Gn剂量推荐的PGT-A结局预测方法是由何春华;谢柏淘;胡桂欣设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于Gn剂量推荐的PGT-A结局预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于Gn剂量推荐的PGT‑A结局预测方法，属于预测技术领域，包括：获取患者生理指标，对所述患者生理指标进行预处理，生成预处理数据集；构建两个梯度提升回归模型和一个随机森林分类模型；通过所述预处理数据集对所述两个梯度提升回归模型和一个随机森林分类模型进行训练，获得卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型；基于所述卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型生成预测结果并反馈至医生。本发明能够在治疗前期提供预警，减少OHSS发生的风险，保障患者的安全。

本发明授权一种用于Gn剂量推荐的PGT-A结局预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于Gn剂量推荐的PGT-A结局预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取患者生理指标，对所述患者生理指标进行预处理，生成预处理数据集； 构建两个梯度提升回归模型和一个随机森林分类模型； 通过所述预处理数据集对所述两个梯度提升回归模型和一个随机森林分类模型进行训练，获得卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型； 基于所述卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型生成预测结果并反馈至医生； 所述获得卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型的过程包括： 基于五折交叉验证法将所述预处理数据集划分为训练集和测试集； 基于训练集对所述两个梯度提升回归模型和一个随机森林分类模型进行训练，并通过测试集对模型进行验证，生成所述卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型； 所述通过测试集对模型进行验证后还包括：对验证后的模型的输入特征逐步移除，并评估各特征对模型性能的影响，选取性能最佳的输入特征组合，重新训练和评估模型； 所述通过测试集对模型进行验证后还包括：使用绝对误差和均方跟差对训练后的梯度提升回归模型进行模型评估； 使用准确率对所述随机森林分类模型进行模型评估； 所述随机森林分类模型采用基尼重要性计算方法来评估特征对模型预测的贡献程度； 基于所述卵子总数预测模型、整倍体囊胚数预测模型和重度OHSS概率预测模型生成预测结果并反馈至医生的过程包括： 基于所述卵子总数预测模型预测患者卵子总数量，基于所述整倍体囊胚数预测模型预测患者整倍体囊胚数，基于所述重度OHSS概率预测模型预测OHSS的发生概率； 将所述患者卵子总数量、所述整倍体囊胚数和所述OHSS的发生概率反馈至医生； 所述患者生理指标包括：女方年龄、卵泡数量、基础促性腺激素水平、抗氟米诺酸水平、促排方案、身高、体重、BMI、初始Gn剂量和治疗结果； 对所述患者生理指标进行预处理的过程包括：通过中位数对所述患者生理指标的空缺值和异常值进行填充，生成所述预处理数据集。

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