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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)申请的专利基于渐进式特征融合网络的鼻咽癌放疗计划剂量预测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：CN119379691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411961084.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于渐进式特征融合网络的鼻咽癌放疗计划剂量预测方法是由张云;简俊明;陈颀;许龙飞设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于渐进式特征融合网络的鼻咽癌放疗计划剂量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于渐进式特征融合网络的鼻咽癌放疗计划剂量预测方法，该方法通过获取图像数据，图像数据包括CT图像、靶区和危及器官的标注信息，以及放射治疗计划的剂量分布，并将图像数据处理为预设尺寸的输入图像；将输入图像输入剂量预测模型中，以对剂量预测模型进行训练，确定目标剂量预测模型；将待识别医学影像输入目标剂量预测模型，输出鼻咽癌放疗计划剂量预测结果，具体的，在剂量预测模型中引入渐进特征融合以及基于小波卷积的像素注意力引导融合的策略，可以有效提取判别性语义特征，增强网络模型的语义区分能力，同时还有效融合深层级的语义判别信息和浅层级的空间定位细节，增强网络模型的多层级信息融合能力。

本发明授权基于渐进式特征融合网络的鼻咽癌放疗计划剂量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式特征融合网络的鼻咽癌放疗计划剂量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像数据，所述图像数据包括CT图像、靶区和危及器官的标注信息，以及放射治疗计划的剂量分布，并将所述图像数据处理为预设尺寸的输入图像；将所述输入图像输入剂量预测模型中，以对所述剂量预测模型进行训练，确定目标剂量预测模型；将待识别医学影像输入所述目标剂量预测模型，输出鼻咽癌放疗计划剂量预测结果；所述剂量预测模型由两个渐进式UNet架构组成，其中，采用第一UNet架构进行初步特征提取，随后通过通道注意力模块将四个上采样层提取的特征转换为注意力权重，并将所述注意力权重应用于第二UNet架构，所述第一UNet架构为四层结构，所述第二UNet架构为五层结构；所述第二UNet架构各层的通道数是所述第一UNet架构对应层的两倍，所述第二UNet架构各层的输入包括来自上一层的特征以及由所述第一UNet架构上采样过程生成的对应特征；另外，所述第二UNet架构下采样过程中第三层至第四层之间设置基于小波卷积的像素注意力引导融合模块，所述第一UNet架构和所述第二UNet架构的编码器均采用步长为2的卷积层替代最大池化层进行下采样操作，所述第一UNet架构的编码器使用标准的3D卷积模块，所述第二UNet架构的编码器使用残差密集块；所述第一UNet架构和所述第二UNet架构的解码器中，上采样使用三线性插值，并通过残差模块实现特征融合，最终通过一个1×1×1的卷积层生成最终的鼻咽癌放疗计划剂量预测结果。

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”。