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龙图腾网获悉南京医科大学附属口腔医院申请的专利一种基于机器学习的牙科修复材料粘接强度值的快速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：CN119324007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411383512.0，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于机器学习的牙科修复材料粘接强度值的快速预测方法是由陈晨;刘家文;蒋骋昊;谢海峰;陈度设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的牙科修复材料粘接强度值的快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及树脂水门汀粘接依赖的牙科修复体粘接强度的测试技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的牙科修复材料粘接强度值的快速预测方法，其步骤如下：S1：构建最优XGB预测模型；S2：待预测信息进行初步处理；S3：输入全部相关特征；S4：根据运算模型后输出的二分类结果得出预测粘接强度值范围；S5：预测结果为修复材料选择，粘接产品选择和粘接策略优化和调整提供参考；本发明可与牙科修复材料粘接工艺的优化紧密结合，通过实时分析材料理化性能参数，结合其与预测模型的闭环控制系统，为选择修复材料、动态调整粘接操作步骤和操作参数提供参考，实现修复材料最优粘接效果，提升修复体在临床应用中的可靠性和性能，延长修复体的临床使用寿命。

本发明授权一种基于机器学习的牙科修复材料粘接强度值的快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的牙科修复材料粘接强度值的快速预测方法，其特征在于：其步骤如下： S1：通过分层交叉验证、嵌套交叉验证和网格搜索的方法，基于牙科修复材料体外粘接实验数据，构建最优XGB预测模型； S2：将待预测的牙科修复材料，或待预测的粘接策略，或待预测的粘接操作方法等信息进行初步处理，保证数据一致性，新输入数据的格式和结构与训练数据一致，如包含相同的特征变量，特征顺序相同，并且数据类型相同，例如数值型或类别型； S3：在构建好的python算法中输入修复材料粘接性能所涉及被粘物和相关粘接处理因素的全部相关特征，包括修复材料的化学成分和加工方式，修复材料表面的粗化预处理方法，修复材料表面应用处理剂的化学成分，修复材料表面应用粘接剂的化学成分，树脂水门汀的化学成分，粘接步骤； S4：通过XGB模型分析，根据运算模型后输出的二分类结果得出预测粘接强度值范围； S5：根据预测的粘接强度值范围结合临床可接受阈值，判断待预测的修复材料，或粘接策略，或粘接方法可实现的粘接成绩，为修复材料选择，粘接产品选择和粘接策略优化和调整提供参考。

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南京医科大学附属口腔医院，其通讯地址为：210029 江苏省南京市鼓楼区上海路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”。