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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于胃癌基因靶标与神经网络胃癌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：CN116189877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211692416.5，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于胃癌基因靶标与神经网络胃癌诊断方法是由黄舒帆;毕岗;尹居鑫设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于胃癌基因靶标与神经网络胃癌诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于胃癌基因靶标与神经网络胃癌诊断方法，包括：获取胃癌样本以及普通样本数据，进行预处理；并建立神经网络模型，获取病人基因表达情况数据进行诊断。本发明的有益效果是：本发明建立以基因靶标INHBA，LYVE1，CD36，和COL10A1的神经网络模型，提出了一种低成本、便利的、低创的胃癌初步筛选的方法，以减少受检测者由于胃镜等方法成本高、创伤性强、不方便而放弃检测导致治疗时机延误的情况。

本发明授权基于胃癌基因靶标与神经网络胃癌诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于胃癌基因靶标与神经网络胃癌诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取数据：获取一定数量的胃癌病人样本和健康人士样本，包括其健康状况标签和INHBA，LYVE1，CD36，和COL10A14个基因表达情况数据； 步骤2、数据预处理：针对步骤1中数据，获取分组信息，对数据进行标准化处理，基于平台获取数据注释信息，完成探针与对应基因名称的转换以及相同基因的去重，重复基因取最大值，对数据进行归一化处理； 步骤3、训练模型：基于预处理后的数据，建立并训练神经网络模型； 步骤3中，所述神经网络模型使用ReLU函数作为激活函数，其公式如下： 其中，x表示激活函数的输入，max0,x表示取最大值，激活函数置于全连接层之后； 步骤3中，所述神经网络模型采用正向传播算法，在全连接层中，当前层中各个神经元的数值是以上一层的各个神经元数值为输入乘以对应系数矩阵和偏置后再通过激活函数得到的，表示为： 其中，X表示当前神经网络层的输入，表示系数矩阵，表示神经网络的偏置；表示计算的神经原的数值；表示激活函数； 步骤3中，所述神经网络模型通过反向传播算法进行优化，表示为： 其中，表示神经网络的系数,表示神经网络的偏置，表示损失函数； 因此，需计算和，可得： 其中，表示学习率；表示最后一层输出；和表示更新后的和； 步骤4、获取病人基因表达情况数据：针对待检测病人，获取其INHBA，LYVE1，CD36，和COL10A14个基因表达情况数据； 步骤5、诊断：针对步骤4中基因表达情况数据，归一化后输入神经网络模型，得到预测结果； 步骤6、重复利用：针对新病人，回到步骤4。

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