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龙图腾网获悉江南大学申请的专利慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物预测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：CN121211409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511788513.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物预测方法及系统是由郭亚;李京源;张志坚;闫美霖;周乐汀设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物预测方法及系统。该方法包括：获取历史数据，基于历史数据计算衍生电学特征并构建多维输入特征体系；对多维输入特征体系数据进行自动化预处理与降维；利用降维后特征及其对应血清生化指标真实值，训练基于极端随机树的集成学习回归模型，通过自动化超参数寻优得到最优预测模型；将待测者实时数据输入模型，得到关键生物标志物的预测值，并基于SHAP值量化各输入特征的贡献度。本发明实现了慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物的无创、高精度预测，有效替代传统有创血液检测，同时具备优异的模型可解释性，为临床诊疗提供可靠依据。

本发明授权慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种慢性肾脏病矿物质和骨异常标志物预测系统，其特征在于，包括以下模块： 特征构建模块，用于获取历史数据，所述历史数据包括患者的基础生理信息、基础生物电阻抗参数以及生物电阻抗谱数据；基于所述基础生物电阻抗参数和基础生理信息，计算衍生电学特征，并将所述基础生理信息、基础生物电阻抗参数、衍生电学特征及所述生物电阻抗谱数据整合，构建多维输入特征体系； 数据处理模块，用于对所述多维输入特征体系中的数据进行自动化预处理，并对所述多维输入特征体系中的生物电阻抗谱数据进行降维压缩，得到经过预处理与降维后的特征数据； 模型训练模块，用于利用经过预处理与降维后的特征数据及其对应的血清生化指标真实值，对基于极端随机树的集成学习回归模型进行训练，并对所述学习回归模型进行优化，得到最优预测模型； 预测分析模块，用于将待测者的实时数据输入至最优预测模型中，得到慢性肾脏病矿物质和骨异常关键生物标志物的预测值，并量化各输入特征对单个预测结果的贡献度； 其中，所述基础生物电阻抗参数包括在单频测量下获得的细胞外电阻、细胞内电阻和细胞膜电容；所述生物电阻抗谱数据是在预设频率范围内的多个离散频点下测量的阻抗模值和相位角数据； 所述衍生电学特征至少包括体型标准化的细胞外电阻抗指数、体型标准化的细胞内电阻抗指数和单位质量组织的细胞膜电容；其中，所述体型标准化的细胞外电阻抗指数通过将细胞外电阻除以身体质量指数计算得到，所述体型标准化的细胞内电阻抗指数通过将细胞内电阻除以身体质量指数计算得到，所述单位质量组织的细胞膜电容通过将细胞膜电容除以体重计算得到； 所述数据处理模块对生物电阻抗谱数据进行降维压缩的方法为：对所述生物电阻抗谱数据构成的数值矩阵进行零均值化处理，计算零均值化后数据的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征分解，获得所述协方差矩阵的特征值与对应的特征向量，随后根据所述特征值选取累计方差贡献率超过设定阈值的前m个最大特征值所对应的特征向量构成投影矩阵，将原始生物电阻抗谱数据矩阵与所述投影矩阵相乘，得到降维后的低维特征矩阵。

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