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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于图网络的医学数据特征插补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：CN119650083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411722879.0，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于图网络的医学数据特征插补方法是由苏祖强;陈鹏;于洪;胡峰;王国胤设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图网络的医学数据特征插补方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗领域，特别涉及一种基于图网络的医学数据特征插补方法，包括构建并训练多任务图网络插补模型；将待处理数据构建为医疗二部图输入训练好的多任务图网络插补模型，得到插补后的数据；所述多任务图网络插补模型包括信息提取模块和MLP，所述信息提取模块包括三个级联的EMRHGRAPHSage模块；本发明解决了传统插补方法在处理医学数据时的不足，从而显著提升了下游任务的性能。

本发明授权一种基于图网络的医学数据特征插补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图网络的医学数据特征插补方法，其特征在于，包括构建并训练多任务图网络插补模型；将待处理数据构建为医疗二部图输入训练好的多任务图网络插补模型，得到插补后的数据；所述多任务图网络插补模型包括信息提取模块和MLP，所述信息提取模块包括三个级联的EMRHGRAPHSage模块； 多任务图网络插补模型发训练过程包括以下步骤： S1.将获取的医学数据处理为带有缺失值的医疗二部图； S2.将医疗二部图输入信息提取模块，得到加强医疗二部图； EMRHGRAPHSage模块包括EGSAGE模块、边缘感知多尺度注意力模块和异构边缘更新模块，每一EMRHGRAPHSage模块对输入图结构的处理过程包括： S21.输入图结构经过EGSAGE模块，得到输入图结构中每一节点的初始表示； S22.将步骤S21更新的输入图结构经过边缘感知多尺度注意力模块，得到每一节点的增强特征表示； S23.将步骤S21更新的输入图结构和步骤S22更新的输入图结构融合，得到每一节点的有效特征表示； S24.将步骤S24更新的输入图结构经过异构边缘更新模块，更新每一条边的边特征； 异构边缘更新模块对输入图结构的每一条边的边特征进行更新，包括： 获取边连接的两个节点的增强特征表示，将边所连接的特征节点经过线性编码器进行映射得到包含上下文信息的检查项类别特征； 将边特征、样本节点的增强特征表示、特征节点的增强特征表示、检查项类别特征拼接后经过MLP进行非线性转换得到更新后的边特征，可表示为 e′ij＝σWe·[xi||xj||eij||Wc·check_types+bc]+be 其中，e′ij表示更新后的边特征，xi表示节点i的增强特征表示，check_types表示检查项类别特征，||表示拼接操作，We、Wc表示权重矩阵，be、bc表示偏置项，σ表示激活函数； S3.将加强医疗二部图输入MLP，得到边预测结果和标签预测结果； S4.根据边级预测任务和节点级预测任务构建组合损失函数，通过组合损失函数计算损失，反向传播训练模型参数，直至模型收敛。

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