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龙图腾网恭喜江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)申请的专利一种基于Swin Transformer网络的VMAT剂量验证方法及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：CN119963952B 。

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：202510443346.7，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种基于Swin Transformer网络的VMAT剂量验证方法及系统是由龚长飞;张云设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Swin Transformer网络的VMAT剂量验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SwinTransformer网络的VMAT剂量验证方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取历史用户的CT图像、对应的放疗剂量图像和VMAT剂量验证图像，构建基于SwinTransformer网络的VMAT剂量验证模型，所述VMAT剂量验证模型包括编码器部分、改进的瓶颈部分、解码器部分和跳跃连接部分；改进的瓶颈部分包括将连续SwinTransformerBlock替换为ResNet的最后一层网络，本发明能够解决现有技术中人工三维剂量验证效率低、基于卷积池化操作的深度学习模型验证剂量预测效果差且对三维剂量梯度变化不敏感的技术问题。

本发明授权一种基于Swin Transformer网络的VMAT剂量验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SwinTransformer网络的VMAT剂量验证方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史用户的CT图像、对应的放疗剂量图像和VMAT剂量验证图像，构建基于SwinTransformer网络的VMAT剂量验证模型，所述VMAT剂量验证模型包括编码器部分、改进的瓶颈部分、解码器部分和跳跃连接部分； 对输入的目标用户的CT图像和对应的放疗剂量图像进行预处理，分割成若干补丁； 将补丁输入编码器部分提取多尺度的浅层全局关联特征，编码器部分包括若干级特征提取组； 将最后一级特征提取组输出的编码特征图输入改进的瓶颈部分，得到瓶颈特征图，改进的瓶颈部分包括将连续SwinTransformerBlock替换为ResNet的最后一层网络； 将所述瓶颈特征图输入解码器部分进行深层特征提取，解码器部分包括层叠设置的若干级特征融合组； 将编码器部分中每级特征提取组提取的不同尺度的浅层全局关联特征通过跳跃连接部分输入到解码器部分中对应级的特征融合组进行多尺度特征融合，得到融合特征图； 将所述融合特征图输入到补丁投影层中，输出VMAT剂量验证预测图。

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江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区北京东路519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”。