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龙图腾网获悉浙江省肿瘤医院申请的专利食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建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：CN119418941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202510022267.9，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法是由杨洋;冯小兵;沙雏淋设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法，包括：步骤S1、获取患者原始的RNAseq测序数据，对转录组数据的表达矩阵进行归一化处理得到FPKM；步骤S2、将处理后的表达矩阵输入到构建好的LASSO模型中，筛选出高相关特征；步骤S3、构建XGBoost预测模型进行分类拟合，优化模型参数，精准实现患者病理完全缓解和病理未完全缓解的预测。以ESCC患者的转录组数据为基础，经过LASSO回归特征筛选，将提取到的典型特征使用XGBoost进行分类拟合，结合病人的疗效和生存期数据，有效实现患者临床治疗高风险和低风险分层，相较于其他疗效预测建模在预测精度等性能上有显著提升。

本发明授权食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.食管鳞状细胞癌患者放化疗疗效预测模型的构建方法，其特征在于包括：步骤S1、获取患者原始的RNAseq测序数据，对转录组数据的表达矩阵进行归一化处理得到FPKM；步骤S2、将处理后的表达矩阵输入到构建好的LASSO模型中，通过调整正则化参数来寻找最佳的LASSO模型，以平衡模型的复杂度和拟合度，筛选出高相关特征；步骤S3、利用高相关特征构建XGBoost预测模型进行分类拟合，以准确率、灵敏度、特异度、F1、阳性预测率和阴性预测率作为模型效果评价指标，优化模型参数，精准实现患者病理完全缓解和病理未完全缓解的预测；所述步骤S2中，LASSO模型的公式如下： 其中，表示目标函数值，需要最小化的值；表示样本的数量；表示第i个样本的真实值；表示第个样本的第个特征值；表示第个特征的回归系数；表示正则化强度；表示第个回归系数的绝对值；表示特征总个数；用于标准化残差平方和，使其与正则化项的单位一致；这个求和操作表示遍历所有样本的求和操作；表示遍历所有特征的求和操作。

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浙江省肿瘤医院，其通讯地址为：310022 浙江省杭州市拱墅区半山东路1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”。