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龙图腾网获悉浙江师范大学;中国计量大学申请的专利甲状腺结节临床特征填补与良恶性预测优化方法及装置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：CN120727291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511135700.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权甲状腺结节临床特征填补与良恶性预测优化方法及装置是由戚园园;章润泽;陈薇;柳志成;汪晓锋设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本甲状腺结节临床特征填补与良恶性预测优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种甲状腺结节临床特征填补与良恶性预测优化方法及装置，包括以下步骤：基于决策树每一种甲状腺临床特征进行分箱得到初始分箱结果；对每一种甲状腺结节临床特征进行重新分箱得到最优分箱结果；以每一分箱内的恶性甲状腺结节患病率作为分箱元特征，获取多位患者的所有种类的甲状腺结节临床特征的分箱元特征作为训练样本集合，以所述训练样本集合对预设好的结节预测架构进行训练得到结节预测模型；使用结节预测模型对待测患者的恶性甲状腺结节患病概率进行预测。本方案使用不同甲状腺结节临床特征的重要性参数来进行最优分箱，从而降低数据复杂性、突出关键信息，可以更加准确预测地对恶性甲状腺结节进行预测。

本发明授权甲状腺结节临床特征填补与良恶性预测优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种甲状腺结节临床特征填补与良恶性预测优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于决策树获取每一种甲状腺结节临床特征的初始分箱边界，并使用对应的初始分箱边界对每一种甲状腺临床特征进行分箱得到初始分箱结果； 基于对应的初始分箱结果计算每一种甲状腺结节临床特征的重要性参数，基于对应的重要性参数以及初始分箱结果调整每一种甲状腺结节临床特征的最优分箱边界，使用对应的最优分箱边界对每一种甲状腺结节临床特征进行重新分箱得到最优分箱结果，其中，重要性参数与分箱细粒度正相关； 以每一分箱内的恶性甲状腺结节患病率作为分箱元特征，获取多位患者的所有种类的甲状腺结节临床特征的分箱元特征，并对患者缺失的分箱元特征进行补充后作为训练样本集合，以所述训练样本集合对预设好的结节预测架构进行训练得到结节预测模型，其中，将缺失分箱元特征的患者作为缺失患者，将缺失同一种类分箱元特征的缺失患者放到集合内作为缺失患者集合，以缺失患者集合内恶性甲状腺结节患者数量与分箱内所有缺失患者数量的比值作为补充分箱元特征，使用补充分箱元特征补全对应缺失患者集合内每一缺失患者的对应种类分箱元特征； 获取待测患者的多种甲状腺结节临床特征的分箱元特征作为待测输入特征，将待测输入特征输入到结节预测模型中得到待测患者的恶性甲状腺结节患病概率。

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浙江师范大学;中国计量大学，其通讯地址为：321000 浙江省金华市迎宾大道688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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