湖北省肿瘤医院(湖北省肿瘤研究所)薛旭东获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北省肿瘤医院(湖北省肿瘤研究所)申请的专利基于虚拟预测的调强放疗计划质量保证方法和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：CN119153030B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411166812.3，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于虚拟预测的调强放疗计划质量保证方法和系统是由薛旭东;魏伟;韩光设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于虚拟预测的调强放疗计划质量保证方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于虚拟预测的调强放疗计划质量保证方法和系统，包括：通过从患者的放疗计划RTplan中提取复杂度参数，以及从RTdose中提取三维剂量分布特征，结合TPS计算通量图的预处理数据，设计并训练了一个端到端的卷积神经网络模型。该模型综合分析计划复杂度、剂量组学特征和通量图像特征，以预测虚拟的测量通量和Gamma通过率。通过多维数据融合，本发明显著提高了预测准确性和QA效率，并可自动化地提前评估放疗计划的质量，助力加速放疗流程和提高治疗精度。
本发明授权基于虚拟预测的调强放疗计划质量保证方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟预测的调强放疗计划质量保证方法，包括以下步骤：S1：从患者的放疗计划RTplan中提取包括：机架、铅门、MLC和MU的信息，计算并筛选与Gamma通过率相关的复杂度参数；S2：从患者的放疗剂量RTdose中提取三维剂量分布的形状、纹理、统计和高阶特征，筛选与通过率相关的重要剂量组学特征；S3：获得患者的TPS计算通量图，并对通量图进行预处理；S4：设计一种端到端的卷积神经网络模型，包括网络编码器和解码器；输入端为复杂度参数特征、通量图像特征与剂量组学特征，输出端为虚拟的测量通量；通过损失函数调整网络权重；S5：随机选择一定比例的数据集组成训练集对卷积神经网络模型进行训练，再选择一定的数据集则称验证集，通过评估指标对训练后的虚拟通量预测模型进行验证；S6：使用包括：平均绝对误差MAE、均方误差MSE、一致性距离DTA、最大剂量偏差和Gamma通过率的指标，评估模型的准确性；保存优化后的模型，以便于预测新患者的虚拟测量通量与Gamma通过率。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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