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龙图腾网获悉中山大学附属第一医院申请的专利一种类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染预测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：CN120340887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510239210.4，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染预测方法是由盛璞义;李钦设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染预测方法，属于医疗技术领域，该方法能够应用于类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染PJI风险预测，方法包括：通过Boruta算法进行特征选择，基于遗传算法和SMOTEENN算法结合机器学习开发集成型机器学习算法用于风险预测，以提高类风湿性关节炎患者关节置换术后PJI风险预测的准确性和实用性。本发明中类风湿性关节炎人工关节术后假体周围感染风险预测方法能够为医生提供更精准的预测和个性化的治疗方案，优化类风湿性关节炎患者关节置换的术前管理，从而最大程度地预防PJI的发生，提高患者的关节功能和生活质量。

本发明授权一种类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染预测方法在权利要求书中公布了：1.一种类风湿性关节炎术后人工关节假体周围感染预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 收集原始数据，然后进行特征筛选，获得数据集，包括训练集和验证集； 通过所述训练集对多种机器学习模型进行组合训练，然后基于遗传算法对集成算法确定最佳的机器学习模型组合，获得感染风险预测模型；确定的最佳子模型组合由以下5个子模型组成：基于lasso方法的logistic回归；额外树，分裂点=熵，depth=10；额外树，分裂点=熵，depth=3；支持向量机，核函数=线性核；多层感知器，隐藏层=20； 通过所述感染风险预测模型进行术后感染风险预测； 通过以下步骤进行特征筛选： 对数据进行多次自助重采样，每次自助重采样生成不同的数据子集，并用数据子集构建随机森林； 在每个随机森林中，使用变量重要性指标来计算每个原始特征的重要性； 引入影子特征，所述影子特征通过随机化原始特征生成，所述影子特征用于模拟随机特征并与原始特征进行比较； 比较每个原始特征的重要性与其对应的影子特征，如果一个原始特征的重要性显著高于其影子特征，则认为所述原始特征具有重要性； 迭代过程：删除所有影子特征，重复上述步骤，直到所有原始特征都被标记为重要或者不重要，以便基于重要性排序进行特征筛选； 筛选后的特征包括血糖、体重、血红蛋白、AST、胆红素、ESR、药物使用情况、CRP、性别、关节类型； 在进行模型训练之前，所述方法还包括以下步骤： 通过SMOTEENN算法对所述训练集进行数据平衡，以使所述训练集中的感染样本与非感染样本之间的比例符合预设范围。

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中山大学附属第一医院，其通讯地址为：510000 广东省广州市中山二路58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”。

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