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龙图腾网获悉天津医科大学第二医院申请的专利一种基于生物标志物的胸腔积液辅助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：CN119314660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411855928.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于生物标志物的胸腔积液辅助诊断方法是由张福青;赵秀圆;康晓东;李洪钧;王磊;董桂君;崔洪彬设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生物标志物的胸腔积液辅助诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及胸腔积液诊断技术领域，公开了一种基于生物标志物的胸腔积液辅助诊断方法。筛选用于胸腔积液辅助诊断的生物标志物；分别对所述生物标志物进行数据处理，获得各生物标志物的标准化数据；根据所述各生物标志物的标准化数据，计算各生物标志物在胸腔积液所属疾病中的权重；将所述各生物标志物的标准化数据和所述各生物标志物在胸腔积液所属疾病中的权重输入训练好的胸腔积液辅助诊断模型，确定胸腔积液所属疾病；所述胸腔积液辅助诊断模型中隐藏层的层数随输入胸腔积液辅助诊断模型的生物标志物的种类数量而变化。能够快速、准确诊断胸腔积液，提高诊断的可靠性。

本发明授权一种基于生物标志物的胸腔积液辅助诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生物标志物的胸腔积液辅助诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：筛选用于胸腔积液辅助诊断的生物标志物； S2：分别对所述生物标志物进行数据处理，获得各生物标志物的标准化数据； S3：根据所述各生物标志物的标准化数据，计算各生物标志物在胸腔积液所属疾病中的权重； S4：将所述各生物标志物的标准化数据和所述各生物标志物在胸腔积液所属疾病中的权重输入训练好的胸腔积液辅助诊断模型，确定胸腔积液所属疾病； 所述胸腔积液辅助诊断模型中隐藏层的层数通过以下公式确定： h=k-a×log1+b×n； 式中，h表示胸腔积液辅助诊断模型中隐藏层的层数；n表示生物标志物的种类数量，生物标志物的种类数量越多，则胸腔积液辅助诊断模型中隐藏层的层数越少，生物标志物的种类数量越少，则胸腔积液辅助诊断模型中隐藏层的层数越多，k为第一常数，表示在没有生物标志物的情况下的最大隐藏层数，a为第二常数，b为第三常数； 所述胸腔积液辅助诊断模型为卷积神经网络，包括特征编码、特征增强以及特征解码； 其中，特征增强时使用注意力模块；并且，使用残差进行特征的跳转链接； 特征编码时，编码器设有四层，每层重复两次3x3卷积运算。

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