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| 专利/申请号： | CN202310322441.2 | 专利名称： | 一种基于机器学习的子宫内膜癌组织学等级预测方法 |
| 申请日： | 2023-03-29 | 申请/专利权人 | |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G16H50/30 分类检索 |
| 公开/公告日： | 转让价格： | 【平台担保交易】 | |
| 公开/公告号： | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 | |
| 浏览量： | 12 | 所属领域： | 医疗专利转让搜索 |
摘 要：本发明涉及人工智能与生物信息学领域，涉及一种基于机器学习的子宫内膜癌组织学等级预测方法，其中包括核糖核酸序列处理、支持向量机、生存分析等技术。首先，对G1G3数据集和G2数据集的核糖核酸序列进行预处理，并对提取完特征的数据集进行去量纲化处理；其次，训练G1、G3级子宫内膜癌分类预测模型，确定支持向量机的最优核函数，并完成模型测试；最后，使用训练好的模型将G2级患者分成G2高风险和G2低风险两个亚组，通过生存分析验证分级的有效性。本发明提高了G1、G3级子宫内膜癌分级预测准确率，并成功地将G2级患者分成了G2高风险和G2低风险两个亚组。本发明能够为子宫内膜癌患者的临床手术决策提供参考。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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