买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种伽马通过率预测共形风险控制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：CN119740865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411800153.4，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种伽马通过率预测共形风险控制方法是由曾骁阳;祝起禛;阿瓦伊斯·艾哈迈德;席瑞;侯孟书;冷凌萱;杨波;汪之群;邱杰设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种伽马通过率预测共形风险控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种伽马通过率预测共形风险控制方法，该方法包括如下步骤：S1：数据采集，并进行预处理；S2：将计划表格模态和图像模态特征输入多模态深度网络得到分位数特征；S3：将分位数特征进行剂量差异分位数解码得到剂量差异矩阵分位数和伽马通过率分位数；S4：共形预测，并进行剂量差异的适形风险控制。本发明预测的安全性较高，并且不确定性估计的一致性较高。

本发明授权一种伽马通过率预测共形风险控制方法在权利要求书中公布了：1.一种伽马通过率预测共形风险控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：数据采集，并进行预处理： 每个样本包含两种模态数据：图像模态和表格数据，具体而言，图像模态所有元素值均介于0和1之间，表示相对剂量强度；表格数据所有元素均为表示表格模态的复杂度指标；将计划表格模态和图像模态特征输入多模态深度网络得到分位数特征；图像编码器将图像模态数据转换为维度为Nc×W×H的特征向量，表格编码器将表格模态数据转换为维度为Nt•W•H的特征向量；特征转换：提取的图像特征和表格特征从不同路径连接起来形成Nc+Nt维基础特征Zgpr；形状为Batch×Nt•W•H的表格模态特征被重塑为Batch×Nt×W×H，然后与图像模态数据连接，分位数特征融合器将这些特征合并为统一的基础特征Zddp； 步骤S2包括如下子步骤： S21：将基础特征Zgpr输入到GPR分位数解码器，使用回归模型预测三个分位数Yddp； S22：基础特征Zddp输入到剂量差异分位数解码器，使用U-Net解码器预测剂量差异，通过三个卷积层将通道转换为一个进行回归； S23：GPR分位数解码器输出伽马通过率的三个分位数、和，剂量差异分位数解码器输出剂量差异分割结果和相应的不确定性量化； S3：建立多粒度先验网络架构，该架构允许同时进行剂量差异DDP和伽马通过率GPR预测任务的训练； S4：共形预测，并进行剂量差异的适形风险控制；步骤S4包括如下子步骤： S41：基于分割共形预测： ，其中，α是由用户设置的可接受的显著性水平，CαXn+1是新的测试样本Xn+1构建的预测集； 步骤S4还包括如下子步骤： S42：进行适形风险控制： ； ； 步骤S4还包括如下子步骤： S43：进行剂量差异的适形风险控制： ； 其中，；α是用户设置风险，λ是校准系数；具体通过如下方法计算： 顺位第一公式： ； 顺位第二公式，使用的校准系数λ的公式，得到校准系数λ之后要用校准系数λ代入Tλ进行校准： ； 为校准区间，为校准函数； 顺位第三公式： ； αw是转化为的加权分位数。

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电子科技大学，其通讯地址为：610041 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。