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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于多任务进化的容积旋转调强优化方法及其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：CN119314619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411855442.4，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种基于多任务进化的容积旋转调强优化方法及其系统是由曹瑞芬;张铁路;司朗春;郑春厚;张兴义设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务进化的容积旋转调强优化方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多任务进化的容积旋转调强优化方法及系统，包括：输入参数，导入放疗数据；构建约束多目标优化模型，将多叶准直器叶片的运动约束作为优化问题的约束，将靶区和周围危及器官的处方剂量要求作为优化目标，通过建模转化为一个包含两个优化目标的约束多目标优化问题；构建多任务进化框架；基于多任务进化方法引导约束多目标优化：筛选出若干个多任务进化算法优化得到的容积旋转调强治疗方案，每个治疗方案自动勾画出治疗方案中靶区和危及器官的轮廓，可视化器官的剂量并与临床要求对比，供医生选择。本发明通过基于多任务进化方法引导约束多目标优化，从而得到多个满足叶片运动约束，符合临床剂量要求的治疗方案，供医生选择。

本发明授权一种基于多任务进化的容积旋转调强优化方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务进化的容积旋转调强优化方法，其特征在于，包括以下步骤流程：S1：输入直线加速器转速，多叶准直器的叶片的最大运动速度,并计算机器旋转1°叶片所能运动的最大距离，导入放疗数据，包含贡献度矩阵D，医生对靶区的处方剂量约束以及周围危及器官的处方剂量约束；S2：构建约束多目标优化模型，将多叶准直器叶片的运动约束作为优化问题的约束，将靶区和周围危及器官的处方剂量要求作为优化目标，通过建模转化为一个包含两个优化目标的约束多目标优化问题，其中包括多叶准直器叶片的运动约束CV、最大剂量、最小剂量、最大剂量体积约束和最小剂量体积约束；所述构建约束多目标优化模型具体为：根据目标函数之间的关系，将处方剂量约束函数分为两类，结合叶片位置的约束将其转化为两个目标的约束多目标优化模型：MinF（3） （4） （5） （6）式中X代表一个解决方案，由所有的叶片位置变量和照射野强度变量组成；PTV表示所有靶区的集合，OAR表示所有危及器官的集合，只有CV值为0时，解决方案X才为可行的解决方案，式中表示每个照射野叶片的行数，表示第m个照射野的第r行叶片，代表到达下一照射野时机器旋转的角度，CLM代表机器旋转1°叶片所能运动的最大距离，表示机器运动到下一照射野时叶片所能运动的最大距离；函数包含函数和函数，其中函数用于约束区域内每个体素的最小剂量都不低于预先定义的剂量，函数用于约束区域内低于临床设定剂量水平的体素比例；函数包含函数和函数，其中函数用于约束区域内每个体素的最大剂量都不高于预先定义的剂量，函数用于约束区域内高于临床设定剂量水平的体素比例；S3：构建多任务进化框架，将复杂的原优化问题作为主任务，构建一个低维相关的辅助任务，两个任务分别由主种群和辅助种群负责优化，并且以预设的概率在进化过程中进行知识迁移；S4：基于多任务进化方法引导约束多目标优化；S5：筛选出若干个多任务进化算法优化得到的容积旋转调强治疗方案，每个治疗方案自动勾画出治疗方案中靶区和危及器官的轮廓，可视化器官的剂量并与临床要求对比，供医生选择。

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