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龙图腾网获悉云南省第一人民医院;云南联合视觉科技有限公司申请的专利一种术后睡眠障碍关键因子识别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：CN120873703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202511403989.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种术后睡眠障碍关键因子识别方法是由金华;胡耀晟;张咏琴;陈佳;詹忆冰;祖双林设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种术后睡眠障碍关键因子识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种术后睡眠障碍关键因子识别方法，属于医疗信息学技术领域，包括：数据采集并预处理为候选特征集；采用至少五种不同原理的评估方法进行特征重要性计算；通过分数和排名两种分析路径融合评估特征的重要性与稳定性；利用二维散点图将特征按重要性与稳定性指标划分为四个象限并进行特征分类，精准定位术后睡眠障碍的关键因子。本发明通过多模型融合提升了特征评估的鲁棒性和一致性，减少了单一方法偏差，实现对术后睡眠障碍关键因子的精准识别，支持临床预测模型构建和干预优化，提高了诊断准确性和患者管理效率。

本发明授权一种术后睡眠障碍关键因子识别方法在权利要求书中公布了：1.一种术后睡眠障碍关键因子识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据准备与预处理，包括数据采集和数据预处理，其中，数据采集从电子病历系统、监护设备或临床数据库中获取患者的多维度数据，形成候选特征集，其中n为特征总数，并确定术后是否发生睡眠障碍作为二分类标签；数据预处理对原始数据进行清洗和转换，包括缺失值填充、异常值处理、数据类型转换以及分类特征编码； 步骤二：多源特征重要性生成，包括方法选择、模型训练细节和重要性计算，其中，方法选择预设至少五种具有不同原理的特征重要性评估方法；模型训练细节包括数据分割、超参数调优、处理类别不平衡和模型评估；重要性计算使用所选方法对预处理后的数据进行分析，为每个特征计算重要性，输出结果为分数值或排名； 步骤三：特征重要性与稳定性融合评估，提供基于分数的分析路径和基于排名的分析路径，其中基于分数的分析路径包括分数归一化和融合指标计算，计算平均重要性分数和特征一致性指数；基于排名的分析路径包括排名获取和融合指标计算，计算平均排名和特征重要性稳定指数； 步骤四：四象限分析与关键因子分类，包括二维可视化和象限划分与特征分类，其中二维可视化以重要性指标为X轴、以稳定性指标为Y轴构建散点图；象限划分根据阈值将图划分为四个象限，并对特征进行分类； 在步骤三的基于分数的分析路径中，所述分数归一化为：对于每一种方法所产生的重要性分数向量，进行最小-最大归一化处理，将所有分数映射到[0,1]区间，得到归一化分数，公式如下： ， 式中，为归一化后的分数，代表特征在方法下的标准化重要性值，其值域为[0,1]，其中0表示最低重要性，1表示最高重要性；为原始重要性分数，代表方法对特征的初始评估分数，由重要性评估算法直接输出，反映特征在模型中的相对贡献；为方法生成的所有特征的重要性分数向量，代表方法对整个特征集的分数集合； 所述融合指标计算为：对每一个特征，基于其m个归一化分数，计算以下两个核心指标： 1、平均重要性分数：该指标衡量特征的平均重要性水平，公式如下： ， 其值域为[0,1]，值越大表示该特征在多种方法下的综合重要性越高； 2、特征一致性指数：该指标衡量特征重要性结论的稳定性和一致性，公式如下： ， 式中，为特征的个归一化分数的样本方差，的值为0.25，为[0,1]区间内变量的理论最大方差，用于确保FCI的值域落在[0,1]区间内；FCI的值越接近1，表示不同方法对该特征重要性的评估越一致，结论越稳定；FCI的值值越接近0，表示分歧越大，结论越不稳定。

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云南省第一人民医院;云南联合视觉科技有限公司，其通讯地址为：650000 云南省昆明市西山区金碧路157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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