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龙图腾网获悉山东大学第二医院申请的专利一种基于神经网络的减重手术术后饮食摄入营养评估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：CN120032808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510496928.1，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权一种基于神经网络的减重手术术后饮食摄入营养评估系统是由王晓敏设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的减重手术术后饮食摄入营养评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及健康数据分析技术领域，提供了一种基于神经网络的减重手术术后饮食摄入营养评估系统，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、营养评估模块、优化评估模块和方案调整模块；该系统通过情境嵌入的Transformer‑RL模型处理数据，生成初步的营养评估结果；接着，通过路径优化技术和边际奖励优化损失函数，进一步优化推理路径，提升评估精度和适应性，以确保评估结果充分考虑患者的个性化需求；该系统能够实时调整营养方案，帮助患者改善术后恢复效果，并为长期健康管理提供有力支持。

本发明授权一种基于神经网络的减重手术术后饮食摄入营养评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的减重手术术后饮食摄入营养评估系统，包括数据预处理模块，所述数据预处理模块，生成精炼健康数据；其特征在于：所述系统还包括营养评估模块和优化评估模块； 所述营养评估模块：建立Transformer模型，结合通道分离、片段提取、位置嵌入、情境嵌入和决策树路径优化策略优化Transformer模型，构建Transformer-RL模型，通过Transformer-RL模型处理精炼健康数据，生成营养评估结果； 所述优化评估模块：结合价值优化、对比学习、贝尔曼最优性、对数损失和奖励归一化构建边际奖励优化损失函数，通过边际奖励优化损失函数优化Transformer-RL模型，生成优化营养评估结果； 所述优化评估模块，生成优化营养评估结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤B1：通过边际奖励优化损失函数评估初始推理路径的奖励差异，所用公式如下： ； 其中，表示动态值边际损失函数，表示期望值，和表示路径标识符；和表示分别表示路径；表示路径经过当前状态后，推理出的下一个状态，表示路径经过当前状态后，推理出的下一个状态；表示参考策略分布，表示超参数，表示奖励函数；表示路径在状态的最优值，表示路径在状态的最优值；表示经过Sigmoid函数后结果的对数； 步骤B2：根据奖励差异优化初始推理路径，生成最优推理路径，根据最优推理路径优化Transformer-RL模型，生成优化营养评估结果； Transformer-RL模型包括编码器层和线性层； 所述营养评估模块，生成营养评估结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤S1：对精炼健康数据进行通道分离，生成分离健康数据； 步骤S2：将分离健康数据切分为时间序列片段，生成健康数据段集合； 步骤S3：为健康数据段集合添加位置编码，保持时间顺序和时间相关性，生成嵌入信息健康数据段集合； 步骤S4：通过线性投影将嵌入信息健康数据段集合映射为健康数据特征表示； 步骤S5：通过编码器层处理健康数据特征表示，生成编码器特征数据； 步骤S6：通过决策树路径优化策略处理编码器特征数据，生成初始推理路径； 步骤S7：将初始推理路径展平，并通过线性层生成营养评估结果； 步骤S6，具体包括以下步骤： 步骤S61：将编码器特征数据转化为对数概率分布，根据对数概率分布，构建候选路径集合，候选路径集合分为未终止候选路径和终止候选路径； 步骤S62：对未终止候选路径进行扩展操作，生成扩展推理路径集合； 步骤S63：对扩展推理路径集合进行遍历，执行推理，完善候选路径集合，生成完整推理路径集合，完整推理路径集合包含多条推理路径； 步骤S64：对完整推理路径集合中的每条推理路径，采用贝尔曼误差和logit值进行评分，评估每条推理路径的潜力，并选择当前最优推理路径作为初始推理路径。

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