一种基于扩散模型的肝脏肿瘤放疗剂量预测方法

本发明公开了一种基于扩散模型的肝脏肿瘤放疗剂量预测方法，其实施方案为：1)数据收集；2)预处理；3)构建剂量预测模型；4)构建损失函数；5)训练预测模型；6)剂量预测。本发明通过引入射束场，为剂量预测模型提供了放疗射束方向信息以及射束传播过程中的剂量沉积信息；为了高效利用输入条件信息，在噪声预测网络中，设计多分支编码器以及多条件聚合模块以实现不同输入条件信息的特征提取与聚合，设计非对称融合模块以减少输入条件信息处理过程中的信息损失。相比于传统深度学习方法，本发明可以生成更具真实性的剂量预测结果，有助于提高放疗计划设计的效率，制定个性化的治疗方案，具有较大的实际应用价值。

《一种基于扩散模型的肝脏肿瘤放疗剂量预测方法》是一发明专利，专利号为 2025101384562，当前法律状态为已下证，由中南大学提出申请，发明人为赵于前;曹祥旭;李书舟;杨振;谈友恒，申请日期为2025-02-08，公开（公告）日期为2025-12-16，国际专利分类号（IPC）为 G16H 20/40 (2018.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：电子信息 互联网 通信 大数据 智慧医疗 医疗影像。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的肝脏肿瘤放疗剂量预测方法，其实施方案为：1)数据收集；2)预处理；3)构建剂量预测模型；4)构建损失函数；5)训练预测模型；6)剂量预测。本发明通过引入射束场，为剂量预测模型提供了放疗射束方向信息以及射束传播过程中的剂量沉积信息；为了高效利用输入条件信息，在噪声预测网络中，设计多分支编码器以及多条件聚合模块以实现不同输入条件信息的特征提取与聚合，设计非对称融合模块以减少输入条件信息处理过程中的信息损失。相比于传统深度学习方法，本发明可以生成更具真实性的剂量预测结果，有助于提高放疗计划设计的效率，制定个性化的治疗方案，具有较大的实际应用价值。

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