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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利一种类群体智能驱动的放射治疗计划优化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：CN121260368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511815169.7，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权一种类群体智能驱动的放射治疗计划优化系统是由康盛伟;杨凤;杨颖;吴骏翔设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类群体智能驱动的放射治疗计划优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种类群体智能驱动的放射治疗计划优化系统，其涉及放射系统优化技术领域。本发明采用类群体智能驱动的多Agent协同优化框架，将各结构映射为独立Agent，通过几何与剂量特征构建通信图实现精准交互；结合自组织协调与冲突融合机制，动态处理剂量冲突，引入模糊逻辑决策适配临床需求，兼容现有TPS系统，提升剂量优化精准性，对冲突区域进行精细化分配，减少靶区欠量或OAR过量风险；提高优化效率，智能通信图减少冗余交互，自组织协同加速收敛，易落地且鲁棒性强。

本发明授权一种类群体智能驱动的放射治疗计划优化系统在权利要求书中公布了：1.一种类群体智能驱动的放射治疗计划优化系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于通过数据与结构层获取DICOM-RT数据；所述DICOM-RT数据包括结构数据和初始放射治疗计划； 初始化模块，用于通过多智能体优化层对结构数据进行初始化，将每个结构数据分别映射为一个Agent，确定多个Agent和对应的状态变量初始值；每个Agent均包括对应的优化子目标、优化目标函数和决策策略；状态变量包括剂量增益值、满意度指标、冲突点位置集、谈判意愿值和剂量参数；剂量参数包括剂量预算和冲突区域剂量值； 图结构构建模块，用于确定各Agent之间的邻接关系、剂量关联度；基于各邻接关系和各剂量关联度，构建对应的通信图结构；所述邻接关系包括结构数据之间的几何重叠和剂量影响范围； 优化融合模块，用于基于通信图结构以及各Agent对应的状态变量、优化子目标、优化目标函数和决策策略，对各Agent进行信息交换、自组织协调优化和冲突融合，得到剂量分布优化数据； 转换模块，用于对剂量分布优化数据进行格式转换，得到TPS可执行参数；将TPS可执行参数输入至TPS系统；TPS可执行参数包括束流优化参数和治疗设备优化参数； 所述剂量关联度对应的公式为： ； ； ； 计算结构数据之间的剂量关联度；其中，表示权重，表示第个结构数据到第个结构数据的剂量项，表示第个结构数据到第个结构数据的剂量项，表示第个结构数据和第个结构数据之间的剂量关联度，表示超参数，表示第个结构数据和第个结构数据对应的体素坐标数据之间的体素距离，表示以自然常数e为底的指数函数，表示第个结构数据到第个结构数据的线性剂量耦合算子，表示范数F，表示第个结构数据的掩码的绝对值，表示剂量沉积矩阵，表示第个结构数据的体素选择矩阵，表示选择矩阵，表示常数，表示剂量沉积矩阵的维度； 所述优化融合模块的处理过程为： 基于图通信结构，确定各Agent对应的邻近Agent集合； 通过局部搜索算法对当前迭代下的各Agent对应的结构区域进行优化，优化各个Agent的状态变量，调整各Agent的剂量参数和对应的优化目标函数，得到对应的优化后的状态变量； 将各Agent的优化后的状态变量进行打包，并作为邻近状态向量；通过图通信结构将各邻近状态向量广播发送至对应的邻近Agent中； 基于各Agent接收的邻近状态向量，利用自组织协调优化算法和冲突融合机制对各Agent的优化后的状态变量进行二次优化，得到当前迭代下的二次优化后的Agent； 基于二次优化后的Agent，计算当前迭代的能量值；基于当前迭代的能量值，判断当前迭代下的收敛状态是否为收敛；若是则结束迭代，得到剂量分布优化数据；反之则进入下一次迭代，直至所有Agent的满意度指标超过满意度预设阈值或冲突点总数小于结构体积比例或达到最大迭代次数，当前迭代次数加1； 所述利用自组织协调优化算法和冲突融合机制对各Agent的优化后的状态变量进行二次优化，包括： 利用冲突融合机制对各Agent进行冲突检测，更新各Agent对应的冲突点位置，并计算对应的剂量冲突张量；剂量冲突张量对应的公式为： ； 其中，、分别表示某个体素的PTV期望剂量与OAR最大容许剂量，、分别表示PTV和OAR区域的指示函数，即标记体素是否是PTV或OAR，表示体素，表示某个体素的当前剂量，表示两两之间存在冲突显著的Agent的体素区域中各体素的剂量冲突张量； 利用自组织协调优化算法对两两之间存在冲突区域的Agent更新边缘剂量，利用冲突融合机制更新每个Agent的剂量预算，得到当前迭代下的更新后的边缘剂量、更新后的剂量预算； 利用冲突融合机制确定剂量建议值，即得到当前迭代下的剂量牺牲度； 基于更新后的边缘剂量、更新后的剂量预算和剂量牺牲度，更新各Agent的优化后的状态变量，得到当前迭代下的二次优化后的Agent。

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