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龙图腾网获悉陕西中医药大学申请的专利一种烧伤分级分型预测方法、系统、设备及存储介质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：CN120932923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511455422.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种烧伤分级分型预测方法、系统、设备及存储介质是由唐志书;刘妍如;王兴弛;许洪波;刘红波;李慧设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烧伤分级分型预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种烧伤分级分型预测方法、系统、设备及存储介质，通过构建包含不同烧伤类型与等级的大鼠烧伤模型数据库，为机器学习提供了丰富且结构化的训练基础，采用三重特征数据筛选方法对机器学习数据集进行预处理，提升了数据质量，使得后续模型训练更加高效可靠；通过随机森林模型进行训练得到的烧伤分级分型预测模型，从而实现对烧伤状态的深层表征；该模型最终部署后可用于辅助医护人员进行烧伤分级分型作业，为其提供客观、量化的预测参考，有效缓解传统肉眼观察和经验判断所引起的主观偏差与误判风险，本发明通过提供高可信度的预测结果帮助医生更早、更准确地进行烧伤分级分型，降低因误判导致的延误救治或过度治疗问题。

本发明授权一种烧伤分级分型预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种烧伤分级分型预测方法，其特征在于，包括： S1：数据采集：按照不同烧伤类型、烧伤等级构建多个大鼠烧伤模型，根据多个大鼠烧伤模型，采集烧伤数据，构建烧伤模型数据库；烧伤模型数据库中包括不同烧伤类型、烧伤等级对应的烧伤图片和临床烧伤诊断因子； S2：数据处理：对烧伤模型数据库中的烧伤数据进行处理，获取图片特征集和临床烧伤诊断因子数据集，并按照样本命名直接合并得到机器学习数据集；其中，临床烧伤诊断因子数据集是对临床烧伤诊断因子采用ELISA法定量目标蛋白得到的； S3：预训练：采用三重特征数据筛选方法，对机器学习数据集进行筛选，得到模型训练数据集； S4：训练模型：将模型训练数据集作为输入参数，输入随机森林模型进行训练，得到烧伤分级分型预测模型； S5：部署模型并进行分级分型预测：部署训练好的烧伤分级分型预测模型，利用烧伤分级分型预测模型进行烧伤分级分型作业，获取对应的烧伤分级分型预测结果。

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陕西中医药大学，其通讯地址为：712046 陕西省咸阳市西咸新区西咸大道；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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