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龙图腾网获悉东北大学;上海市第六人民医院申请的专利基于多源异构特征迁移的2型糖尿病并发症诊断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：CN120727258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511156549.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于多源异构特征迁移的2型糖尿病并发症诊断方法是由于霞;李鸿儒;孙晓宇;周健;陆静毅;马晓静设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构特征迁移的2型糖尿病并发症诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于糖尿病并发症诊断技术领域，涉及基于多源异构特征迁移的2型糖尿病并发症诊断方法，该方法包括：提取CGM序列信息、临床指标和过往用药信息的特征，并划分为训练集和测试集；对训练集使用高斯混合聚类算法，根据预设聚类簇数K值得到K个类的高斯模型与每个样本的隶属类；针对每个类的样本进行预训练，得到K个诊断模型；针对每个诊断模型，根据隶属度矩阵对非本类样本进行加权后迁移非本类加权样本进行训练，得到K个最终模型；采用最终模型对2型糖尿病的并发症进行诊断。其有益效果是，在信息处理中将多源信息关联集成，解决了各个亚组的子模型之间相互割裂的问题，使得模型能够充分训练，提升模型对于并发症诊断的准确性。

本发明授权基于多源异构特征迁移的2型糖尿病并发症诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构特征迁移的2型糖尿病并发症诊断方法，其特征在于，包括： 获取多个样本的多源异构数据，所述多源异构数据包括：样本的CGM序列信息、临床指标、过往用药信息与并发症信息； 基于多源异构特征提取与融合网络提取CGM序列信息、临床指标和过往用药信息的特征，并对提取的特征进行融合得到特征集H后将特征集划分为训练集和测试集； 对训练集使用高斯混合聚类算法，根据预设聚类簇数K值得到K个类的高斯模型与每个样本的隶属度矩阵； 将每个样本隶属度矩阵中的最大概率的类作为该样本的隶属类； 针对每个类的样本进行预训练，得到K个诊断模型； 针对每个诊断模型，根据隶属度矩阵对非本类样本进行加权后迁移非本类加权样本进行训练，得到K个最终模型； 确定测试集的隶属度矩阵，以对测试集划类，将划分好的测试集按照类别输入对应类的最终模型中，得到诊断结果并评价模型效果； 采用最终模型对2型糖尿病的并发症进行诊断。

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东北大学;上海市第六人民医院，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11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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