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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种肺癌分期诊断模型的构建方法以及诊断模型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：CN119694581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411918796.9，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种肺癌分期诊断模型的构建方法以及诊断模型是由计效园;穆宇轩;孙冉;侯红艳;孙自镛;周建新设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺癌分期诊断模型的构建方法以及诊断模型在说明书摘要公布了：本申请属于医疗信息技术领域，涉及一种肺癌分期诊断模型的构建方法以及诊断模型。所述构建方法包括以下步骤：S1:获取受试者样本的肺癌分型和TNM分期；S2:根据受试者样本的肺癌分型和TNM分期构建二维空间，用锚定法对不同TNM分期中的受试者样本进行整合矫正；S3:将上一步中均匀分布的受试者样本与对应的特征变量组成样本集，在所述样本集中使用随机森林算法进行机器学习，构建肺癌分期诊断模型。本申请通过受试者样本的肺癌分型和TNM分期构建的二维空间，用锚定法对样本进行整合矫正，成功的使得样本集中的样本分布均匀，从而构建出来的数据模型更具有可靠性。

本发明授权一种肺癌分期诊断模型的构建方法以及诊断模型在权利要求书中公布了：1.一种肺癌分期诊断模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取受试者样本的肺癌分型和TNM分期；其中，每个TNM分期所对应的受试者样本的数量为2例或以上； S2:根据受试者样本的肺癌分型和TNM分期构建二维空间，用锚定法对不同TNM分期中的受试者样本进行整合矫正，使得所述受试者样本在所述二维空间中分布均匀； S3:将上一步中均匀分布后的受试者样本与受试者样本对应的特征变量组成样本集，在所述样本集中使用随机森林算法进行机器学习，构建肺癌分期诊断模型，所述肺癌分期诊断模型；其中随机森林的参数包括决策树数量、最小叶节点数、替换抽样及节点分裂时随机选择的样本数； 其中，所述步骤S2具体包括如下子步骤： S21:根据受试者样本的肺癌分型和TNM分期构建二维空间，在所述二维空间中随机选取2-5个锚点，利用最近邻距离法判断其error，error小于阈值视则进入步骤S3，否则进入下一步； 其中，为锚点数量，为实际的最近邻数，为理论最近邻数； S22：根据不同TNM分期中受试者样本的数量，向对应的受试者样本分别进行过采样和或欠采样，使得受试者样本的均匀性符合要求，进入下一步；所述过采样的方法为SMOTE方法。

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