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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于剂量预测和参数优化的自动计划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：CN115620870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211144237.8，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权一种基于剂量预测和参数优化的自动计划方法及系统是由林谦;李君利;邱睿;周京京;武祯;张辉设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于剂量预测和参数优化的自动计划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于剂量预测和参数优化的自动计划方法及系统，该方法包括：对患者进行计划CT扫描得到CT图像，并根据CT图像得到器官勾画数据；将CT图像和器官勾画数据输入至训练好的3DVGG‑U‑Net网络模型中得到危及器官的三维剂量分布预测，根据三维剂量分布预测得到危及器官的平均剂量；基于器官勾画数据和危及器官的平均剂量确定照射野分布模型的目标函数，以设计初始放疗计划，并基于粒子群和遗传混合算法优化目标函数的参数得到参数优化结果；对参数优化结果进行评估，根据评估结果更新目标函数的参数，根据参数更新结果对目标函数求解得到最佳放疗计划。本发明实现智能算法自动完成放疗计划中的参数优化的功能，便于提高计划的质量和效率。

本发明授权一种基于剂量预测和参数优化的自动计划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于剂量预测和参数优化的自动计划方法，其特征在于，包括以下步骤： 对患者进行计划CT扫描得到CT图像，并根据所述CT图像得到器官勾画数据； 将所述CT图像和所述器官勾画数据输入至训练好的3DVGG-U-Net网络模型中得到危及器官的三维剂量分布预测，根据三维剂量分布预测得到危及器官的平均剂量； 基于所述器官勾画数据和所述危及器官的平均剂量确定照射野分布模型的目标函数，以设计初始放疗计划，并基于粒子群和遗传混合算法优化目标函数的参数得到参数优化结果； 对所述参数优化结果进行评估，根据评估结果更新所述目标函数的参数，根据参数更新结果对所述目标函数求解得到最佳放疗计划； 所述将CT图像和所述器官勾画数据输入至训练好的3DVGG-U-Net网络模型中得到危及器官的三维剂量分布预测，包括： 获取CT图像和器官勾画数据的样本，将所述样本输入至训3DVGG-U-Net网络模型进行训练，得到训练好的3DVGG-U-Net网络模型； 将所述CT图像和所述器官勾画数据输入至所述训练好的3DVGG-U-Net网络模型，进行CT图像、器官勾画数据和剂量分布之间的关系构建操作得到关系构建结果；其中，所述关系构建操作包括：卷积操作、批标准化操作、反卷积操作池化操作、复制和拼接操作； 基于所述关系构建结果得到危及器官的三维剂量分布预测； 所述基于粒子群和遗传混合算法优化目标函数的参数得到参数优化结果，包括： 获取粒子群的所有粒子的初始位置和初始速度，根据适应度函数计算每个粒子的适应度值； 将每一个粒子当前位置的适应度值与该粒子当前最好位置的适应值进行比较，根据第一比较结果更新所述该粒子当前最好位置的适应值；以及，将每一个粒子当前位置的适应度值与当前所有粒子最好位置的适应值进行比较，根据第二比较结果更新所述当前所有粒子最好位置的适应值； 若所述当前所有粒子最好位置的适应值没有满足临床处方剂量目标和器官平均剂量目标，则调整靶区权重因子和危及器官的平均剂量，将该值随机地赋予某粒子； 根据预设的公式更新每个粒子的速度与位置，将每个粒子与随机选择的粒子以第一预设概率在随机点发生交叉，每个粒子以第二预设概率在随机点发生变异，将所述当前所有粒子最好位置的适应值作为全局最优解； 所述方法，还包括：预设所述照射野分布模型中每个照射野个数及角度、初始照射野权重以及目标函数的权重和靶区权重； 所述方法，还包括：根据对所述目标函数的参数优化，对每个所述照射野的子野和子野权重值进行优化，得到子野优化结果和子野权重值优化结果。

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