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龙图腾网恭喜北京大学申请的专利一种基于期望最大化迭代的生物标志物聚合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：CN119474650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510054052.5，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于期望最大化迭代的生物标志物聚合方法是由荣志炜设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于期望最大化迭代的生物标志物聚合方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于期望最大化迭代的生物标志物聚合方法，本申请涉及医学数据处理技术领域，该方法包括：获取来自多个数据源的生物标志物对应的本地测量值；对生物标志物进行抽样测定，获得参考测量值；根据参考测量值和本地测量值执行期望最大化迭代算法，获得目标估计参数；目标估计参数表征生物标志物对应的效应影响。本申请首先对部分生物标志物进行测定，获得不受批次效应影响的参考测量值后，通过期望最大化算法基于参考测量值、本地测量值进行循环迭代，最终获得生物标志物与疾病结局之间有效的目标估计参数，从而实现对来自多个数据源的生物标志物的有效聚合。

本发明授权一种基于期望最大化迭代的生物标志物聚合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于期望最大化迭代的生物标志物聚合方法，其特征在于，所述方法包括：获取来自多个数据源的生物标志物对应的本地测量值；对所述生物标志物进行抽样测定，获得参考测量值；根据所述参考测量值和所述本地测量值执行期望最大化迭代算法，获得目标估计参数；所述目标估计参数表征所述生物标志物对疾病结局的效应影响；所述根据所述参考测量值和所述本地测量值执行期望最大化迭代算法，获得目标估计参数的步骤包括：获取生物标志物对应的研究协变量；根据所述本地测量值、所述参考测量值和所述研究协变量构建所述生物标志物对应的样本似然函数；基于所述样本似然函数对所述生物标志物的生物学效应进行期望最大化迭代，获得目标估计参数；所述基于所述样本似然函数对所述生物标志物的生物学效应进行期望最大化迭代，获得目标估计参数的步骤，包括：基于所述参考测量值进行参数初始化，获得初始估计参数；根据当前估计结局类型和所述样本似然函数对所述初始估计参数进行期望最大化迭代更新；当检测到迭代收敛或达到预设最大迭代次数时，将当前估计参数作为目标估计参数；所述根据所述当前估计结局类型和所述样本似然函数对所述初始估计参数进行期望最大化迭代更新的步骤，还包括：若当前估计结局类型为二元结局，则对所述初始估计参数进行预设拉普拉斯运算，获得目标正态后验分布；获取所述目标正态后验分布对应的重要性权重；基于所述重要性权重获得联合后验期望；通过牛顿拉夫森算法、第二求解式、所述样本似然函数和所述联合后验期望对所述初始估计参数进行期望最大化迭代更新。

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