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龙图腾网恭喜厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)申请的专利一种应用于放射治疗的数据处理系统及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：CN119361083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411907274.9，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权一种应用于放射治疗的数据处理系统及方法是由刘俊;陈思佳;康峥设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于放射治疗的数据处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种应用于放射治疗的数据处理系统及方法，包括数据采集处理模块、数据同步映射模块、数据清洗标注模块、数据分析优化模块以及数据可视化模块；其中；数据采集处理模块：用于采集来自不同设备的多源数据；数据同步映射模块：对不同来源的数据进行实时同步和空间对齐；数据清洗标注模块：对数据同步映射模块的数据进行异常检测和清洗并进行标注；数据分析优化模块：用于识别数据间潜在的关联关系，并优化放射治疗方案。本发明，通过实现多源异构数据的标准化、同步与清洗，并采用集成学习与遗传算法优化治疗方案，显著提高了数据一致性与准确性，推动了放射治疗的个性化和精准化。

本发明授权一种应用于放射治疗的数据处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于放射治疗的数据处理系统，其特征在于，包括数据采集处理模块、数据同步映射模块、数据清洗标注模块、数据分析优化模块以及数据可视化模块；其中；数据采集处理模块：用于采集来自不同设备的医学影像数据、患者生理数据及放射治疗参数，并通过数据转换算法对不同数据格式和时间戳进行标准化处理；数据同步映射模块：用于接收数据采集处理模块的标准化数据，并利用时序同步算法和空间映射算法对不同来源的数据进行实时同步和空间对齐，确保各类数据在时间和空间上的一致性；数据清洗标注模块：用于对数据同步映射模块的数据进行异常检测和清洗，剔除噪声与错误数据；并根据患者历史数据进行标注；数据分析优化模块：用于接收数据清洗标注模块中清洗和标注后的数据，采用集成学习算法对其进行综合分析，识别数据间潜在的关联关系，并根据治疗进展实时优化放射治疗方案；数据可视化模块：用于将来自数据分析优化模块的治疗方案和数据间潜在的关联关系以直观的图形方式展示；所述数据采集处理模块包括医学影像数据采集单元、生理数据采集单元、治疗参数采集单元、格式转换单元、时间同步单元以及空间坐标映射单元；其中：医学影像数据采集单元：用于从医学影像设备中采集患者的三维或二维影像数据，所述医学影像设备包括CT、MRI和PET；生理数据采集单元：用于从生理传感器中实时采集患者的生理数据，所述生理传感器包括心率监测器和血压传感器；治疗参数采集单元：用于从放射治疗设备中采集治疗过程中的各项参数，包括治疗剂量、治疗位置和辐射强度；格式转换单元：用于对医学影像数据采集单元、生理数据采集单元以及治疗参数采集单元采集的数据进行标准化处理，将采集到的医学影像数据、患者生理数据及放射治疗参数的不同数据格式转化为统一的JSON数据格式；时间同步单元：用于根据时间戳对来自不同设备的采集数据进行时间对齐，确保数据在同一时间框架内的一致性；空间坐标映射单元：用于对不同设备采集的空间数据进行坐标转换，确保不同数据源在空间坐标上的一致性；所述数据清洗标注模块包括异常检测单元、数据清洗单元以及数据标注单元；其中：异常检测单元：用于对来自数据同步映射模块的标准化数据进行异常检测，采用统计分析算法和机器学习算法相结合的方法进行操作，其中统计分析算法用于通过计算数据集的均值和标准差，应用3规则识别出偏离均值超过三倍标准差的异常值；机器学习算法则采用孤立森林算法对数据进行异常检测，通过构建随机树对数据进行分割，计算每个数据点的异常得分，公式为：，其中，路径长度为数据点在孤立森林中的平均路径长度，为数据集大小的期望路径长度；数据清洗单元：用于根据异常检测单元的检测结果，剔除被标识为异常的噪声与错误数据，确保后续数据的准确性和完整性；数据标注单元：用于根据患者的历史数据对清洗后的数据进行标注，先接收患者的历史健康记录和治疗记录；然后结合清洗后的数据，应用预设的规则对数据进行标注，生成标注后的数据集，具体规则包括：规则1，若患者在历史记录中存在指定疾病，则对相关生理数据标注为疾病相关数据；规则2，若治疗记录中有指定治疗方案，则对对应的治疗参数标注为方案相关数据；所述数据分析优化模块包括特征提取单元、集成学习单元以及治疗方案优化单元；其中：特征提取单元：用于从数据清洗标注模块传递的标注后的数据集中提取特征，所述特征提取单元采用主成分分析算法对高维数据进行降维，保留最具信息量的特征；集成学习单元：用于接收特征提取单元提取的特征向量，并采用集成学习算法对其进行综合分析，识别数据间的潜在关联关系，所述集成学习算法包括随机森林算法和梯度提升决策树算法；治疗方案优化单元：用于根据集成学习单元的分析结果，结合实时治疗进展数据，采用遗传算法对放射治疗方案进行优化调整，通过模拟自然选择和基因交叉的方式，动态调整治疗方案。

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厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区镇海路上古街10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”。