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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于改进TabNet模型的骨折预测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：CN119763853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411830744.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于改进TabNet模型的骨折预测方法及系统是由乔建苹;张镕涵;李春林;司海朋设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进TabNet模型的骨折预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提出了一种基于改进TabNet模型的骨折预测方法及系统，包括获取待预测对象的临床特征数据；将获取的特征数据输入至训练好的改进TabNet模型中，按照设置的顺序对特征进行选择、提取和累加的多步决策步的处理，得到预测结果；所述改进TabNet模型设置有自步学习模块，对TabNet模型的训练样本的难易进行控制，先学习简单样本，随着训练的进行逐步引入复杂样本进行训练，得到训练好的改进TabNet模型。结合多步决策步逐步学习和自步学习的样本选择，不仅提升了模型对骨折风险预测的准确性，还显著降低了模型对数据噪声的敏感性，提高了在复杂数据场景中的适应性和鲁棒性。

本发明授权基于改进TabNet模型的骨折预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进TabNet模型的骨折预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待预测对象的与骨折风险相关的临床特征数据； 将获取的特征数据输入至训练好的改进TabNet模型中，按照设置的顺序逐步对特征进行选择、提取和累加的多步决策步的处理，得到预测结果； 所述改进TabNet模型设置有自步学习模块，对TabNet模型的训练样本的难易进行控制，先学习简单样本，随着训练的进行逐步引入复杂样本进行训练，得到训练好的改进TabNet模型； 改进TabNet模型包括： 编码器，包括多个决策步，每个决策步包括一个特征转换器和一个注意力转换器；自步学习模块的输出连接至编码器； 解码器，用于从编码后的特征中生成预测结果，并通过损失函数优化模型性能； 自步学习模块引入了样本权重变量，并使用训练的损失函数作为样本难度的度量，通过最小化以下目标函数来实现训练约束： ； 其中，代表训练样本的数量，表示样本训练难度阈值，为模型的参数，为自步学习正则化项； 自步学习正则化项采用硬自步正则化项，自步学习正则化项表示如下： ； 其中，表示第i个权重变量，表示样本训练难度阈值； 每个特征转换器包括： 跨步共享层：在所有决策步中共享，用于提取通用特征表示； 单步独立决策层：针对每个决策步单独训练，提取当前步的特征。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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”。

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