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龙图腾网恭喜内蒙古医科大学申请的专利一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类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：CN119167318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411688229.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类方法是由苏杰;陈超;宋彪;吴世玉设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类方法，涉及糖尿病肾病分类技术领域。方法包括将血常规维度从L1_1的角度输入，将尿常规维度从L1_2的角度输入，使用双损失函数分别对血常规和尿常规进行拟合，提取抽象特征层；抽象特征层通过L3进行非线性组合；经过L4、L5、L63层神经网络进行共同学习，最后通过L7_1、L7_2分别输出血常规维度和尿常规维度信息。本发明一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类方法，以多层感知机的神经网络为基本模型，构建共享融合结构，采用的共享融合训练方式使得血常规检验维度比直接拼接得出的信息更丰富，使模型训练效果更佳。

本发明授权一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于常规检验数据的多尺度融合优化糖尿病肾病分类方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）建立血常规数据集S1和尿常规数据集S2；（2）将S1的血常规维度从L1_1的角度输入，将S2的尿常规维度从L1_2的角度输入，使用双损失函数分别对血常规和尿常规进行拟合，提取抽象特征层；（3）抽象特征层通过L3进行非线性组合；（4）经过L4、L5、L63层神经网络进行共同学习，最后通过L7_1、L7_2分别输出血常规维度和尿常规维度信息；（5）应用建立的多输入多输出共享参数模型进行糖尿病肾病分类；输入的血常规维度包括："gender","age","WBC","RBC","PDW","MCV","NEUT%","LYMPH%","EO%","BASO%","NEUT","LYMPH","BASO","HGB","HCT","MCH","MCHC","R-CV","PLT","MPV","PCT","MONO","MONO%","EO"共24维特征；输入的尿常规维度包括：'尿α1微球肌酐','尿IGG肌酐','尿TRU肌酐','尿微白肌酐'共4维特征；输入血常规维度和尿常规维度时应打乱数据顺序，避免模型学习到次序特征；双损失函数均为交叉熵损失函数。

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