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龙图腾网恭喜西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及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：CN119742068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510239830.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及系统是由刘小娜;任予;张慧敏;王珂;王静;马晓霞;张慧芳;王佳奇设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及用于处置或处理健康数据的信息和通信技术领域，具体涉及一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及系统。该方法包括五个步骤，该系统包括乳腺肿瘤病例数据准备单元、乳腺肿瘤病例数据扩充单元、乳腺肿瘤病例数据特征处理单元、乳腺肿瘤病例数据识别单元。现有乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及系统存在评估准确性较低的问题。本发明提供的一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及系统的评估准确性较高。

本发明授权一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种乳腺良性肿瘤癌变监测与评估方法，其特征在于，包括：S1、采集多条真实病例数据，人工标注每条所述真实病例数据所对应的良性肿瘤分期后存储；每条所述真实病例数据均包括病人的年龄、性别、身体监测数据、家族病史、肿瘤位置、肿瘤大小、影像特征、细胞学等级、治疗方法、随访时间以及随访结果；所述良性肿瘤分期包括良性初期、良性中期以及良性晚期；S2、采用多条所述真实病例数据训练数据扩充模型，得到训练完成的数据扩充模型，采用训练完成的所述数据扩充模型产生多条生成病例数据，将多条所述真实病例数据与多条生成病例数据作为病例训练数据集；所述训练所述数据扩充模型采用基于对称性调节的生成对抗网络算法；S3、将所述病例训练数据集输入至特征提取模型中，训练所述特征提取模型，得到训练完成的所述特征提取模型与特征提取后的病例训练数据集；所述训练所述特征提取模型采用基于量子涨落引导的神经网络算法；S4、将所述特征提取后的病例训练数据集输入至分类器中，训练所述分类器，得到训练完成的所述分类器；所述训练所述分类器采用基于误差调整的分数阶神经网络算法；S5、采集新的真实病例数据，将所述新的真实病例数据输入至训练完成的所述特征提取模型中，得到特征提取后的所述新的真实病例数据，将所述特征提取后的所述新的真实病例数据输入至训练完成的所述分类器中，得到所述新的真实病例数据所对应的良性肿瘤分期。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔西路277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”。