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龙图腾网获悉贵州中医药大学申请的专利基于深度学习的膝骨关节炎针灸疗效预测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：CN120452685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510949671.0，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于深度学习的膝骨关节炎针灸疗效预测系统是由胡细佑;张承馨;张宁;胡强设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的膝骨关节炎针灸疗效预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及基于深度学习的膝骨关节炎针灸疗效预测系统。该系统获取历史膝骨关节炎患者的针灸治疗参数和针灸效果参数；基于针灸效果参数将历史膝骨关节炎患者划分为患者类别，根据每种针灸治疗参数在每个患者类别中的分布以及与其他患者类别中的分布差异，获取贡献程度；根据贡献程度和针灸效果参数获取局部疗效反馈值，进而获取评价分值；通过针灸治疗参数、评价分值和针灸效果参数对针灸疗效预测模型进行训练，获得训练好的针灸疗效预测模型。本发明通过动态获取评价分值，准确确定了每个历史膝骨关节炎患者的每种针灸治疗参数的参与程度，有效提高了针灸疗效预测模型训练的准确性。

本发明授权基于深度学习的膝骨关节炎针灸疗效预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的膝骨关节炎针灸疗效预测系统，其特征在于，该系统包括以下步骤： 数据获取模块，用于获取每个历史膝骨关节炎患者的各种针灸治疗参数和针灸效果参数； 贡献程度获取模块，用于基于针灸效果参数将历史膝骨关节炎患者划分为患者类别，根据每种针灸治疗参数在每个患者类别中的分布以及与其他患者类别中的分布差异，获取每种针灸治疗参数在每个患者类别中的贡献程度；贡献程度的获取方法为：根据每种针灸治疗参数在每个患者类别中的分布情况，获取每种针灸治疗参数在每个患者类别中的紧凑程度；根据每种针灸治疗参数在每个患者类别与其他患者类别中的紧凑程度差异，获取每种针灸治疗参数在每个患者类别中的特殊程度；将每种针灸治疗参数在每个患者类别中的紧凑程度和特殊程度的乘积，作为每种针灸治疗参数在每个患者类别中的贡献程度； 评价分值获取模块，用于根据贡献程度和每个患者类别中的针灸效果参数，获取每种针灸治疗参数的疗效贡献曲线；基于疗效贡献曲线的变化获取局部疗效反馈值，根据每个历史膝骨关节炎患者的每种针灸治疗参数以及对应的局部疗效反馈值，获取每个历史膝骨关节炎患者的每种针灸治疗参数的评价分值； 针灸疗效预测模型获取模块，用于通过每个历史膝骨关节炎患者的每种针灸治疗参数、评价分值和针灸效果参数，对针灸疗效预测模型进行训练，获得训练好的针灸疗效预测模型；针灸疗效预测模型的输入为每个历史膝骨关节炎患者的每种针灸治疗参数和每种针灸治疗参数的评价分值，针灸疗效预测模型的输出为每个历史膝骨关节炎患者的针灸效果参数； 紧凑程度的获取方法为：对于任一种针灸治疗参数和任一个患者类别，通过DBSCAN密度聚类算法根据该患者类别内的每个历史膝骨关节炎患者的该种针灸治疗参数的大小，将该患者类别内的历史膝骨关节炎患者进行聚类，获取该种针灸治疗参数在该患者类别中对应的局部类别；获取每个局部类别中的历史膝骨关节炎患者的数量，均作为局部患者数量；将最大的局部患者数量与该患者类别内所有历史膝骨关节炎患者数量的比值，作为该种针灸治疗参数在该患者类别中的参考稳定程度；将所述参考稳定程度与局部类别数量倒数的乘积，作为该种针灸治疗参数在该患者类别中的紧凑程度； 特殊程度的获取方法为：对于任一种针灸治疗参数和任一个患者类别，获取该种针灸治疗参数在除该患者类别外的所有患者类别中的紧凑程度的均值，作为第一特征值；将该种针灸治疗参数在该患者类别中的紧凑程度与第一特征值的差异，作为该种针灸治疗参数在该患者类别中的第一区别程度；获取该患者类别中所有历史膝骨关节炎患者的该种针灸治疗参数的均值，作为该种针灸治疗参数在该患者类别中的整体参考值；获取该种针灸治疗参数在除该患者类别外的所有患者类别中的整体参考值的均值，作为第二特征值；将该种针灸治疗参数在该患者类别中的整体参考值与第二特征值的差异，作为该种针灸治疗参数在该患者类别中的第二区别程度；将第一区别程度与第二区别程度相加后进行归一化的结果，作为该种针灸治疗参数在该患者类别中的特殊程度。

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