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龙图腾网恭喜华瑞同康生物技术(深圳)有限公司申请的专利一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模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：CN114550921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202011343525.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模方法是由刘绵学;李劲;黑爱莲;马洪波;张波;周际;张旻设计研发完成，并于2020-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于LI‑RADS分级的患病风险预测建模方法，包括：采集样本数据；将医学影像学检查结果转换为量化的终点事件状态，并设定LR‑3及以上的LI‑RADS分级作为终点事件；将血清细胞质胸苷激酶1即TK1检测结果为主的多种体检指标项目作为自变量；通过回归法进行建模，从而获得肝细胞癌HCC患病风险预测模型。本申请将具有确定HCC风险的影像学检查结果集合设定为风险预测终点事件，从而降低了阳性结果样本的获取成本和难度，阳性样本的稳定积累成为可能，在相同时间段内，该系统获得的风险预测模型的迭代升级可行性更高。

本发明授权一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LI-RADS分级的患病风险预测建模方法，其特征在于，包括：采集样本数据；将医学影像学检查结果转换为量化的终点事件状态，并设定LR-3及以上的LI-RADS分级作为终点事件；将血清细胞质胸苷激酶1即TK1检测结果为主的多种体检指标项目作为自变量；通过回归法进行建模，从而获得肝细胞癌HCC患病风险预测模型；所述的通过回归法进行建模，从而获得肝细胞癌HCC患病风险预测模型，具体包括以下步骤：S1，使用三折交叉验证法随机抽样将原始样本数据拆分为训练集与验证集；S2，针对不同的训练集，通过重复使用不平衡回归ILKL算法进行建模，获得多个预测模型；对应同一个训练集所获得的多个预测模型形成一个预测模型库；S3，对各个预测模型库中的预测模型进行筛选，若预测模型公式中含有TK1项目自变量，则将该所述的预测模型纳入初筛预测模型组中；S4，对于初筛预测模型组中的预测模型，使用对应的验证集样本进行受试者工作特征曲线验证并计算曲线下面积AUC值；S5，若AUC值大于等于0.7，则将对应的初筛预测模型组中的预测模型纳入最终的预测模型组中；S6，对最终的预测模型组中的各个预测模型，按照参数综合方式进行模型优化,从而得到HCC风险预测模型；步骤S6中所述的按照参数综合方式进行模型优化具体包括以下步骤：S61，使用最终的预测模型组中的各个预测模型，分别对全部的训练集加验证集的数据进行受试者工作特征曲线验证并计算曲线下面积AUC值；S62，根据验证结果中对阳性样本的预测正确率大小对所述的各个预测模型进行排序；S63，选择预测正确率最高的2-10个模型，进行预测模型的参数优化：预测模型中包含三种参数——项目自变量、项目自变量的系数以及常数；优化时，将所有模型中的所有项目自变量合并作为最终的HCC风险预测模型的项目自变量；将所有模型中的各个项目自变量的系数相加再求平均后作为HCC风险预测模型的相应项目自变量的系数；将所有模型中的常数相加再求平均后作为HCC风险预测模型的常数。

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