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龙图腾网获悉江西农业大学申请的专利基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测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：CN119361139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411934867.4，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统是由欧阳会丹;曾雷;刘钰泽;刘梦梦;许晟设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统，属于医疗数据处理技术领域。该方法包括：获取患者的肿瘤剂量数据、基本信息以及肿瘤诊断信息；肿瘤剂量数据包括医生在患者放疗前根据患者的肿瘤诊断信息所制定；基本信息至少包括患者的年龄；基于肿瘤剂量数据，获取患者的剂量体积直方图；基于剂量体积直方图，获取患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量；将患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量，患者的基本信息、肿瘤诊断信息输入至基于深度学习构建的正常组织损伤概率预测模型中，得到患者的正常组织的损伤概率。相较于传统的统计学模型或经验公式，该方式的预测精度更高，能够更加准确地评估正常组织的损伤概率。

本发明授权基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法，其特征在于，包括： 获取患者的肿瘤剂量数据、基本信息以及肿瘤诊断信息；其中，所述肿瘤剂量数据包括医生在所述患者放疗前根据所述患者的肿瘤诊断信息所制定；所述基本信息至少包括所述患者的年龄； 基于所述肿瘤剂量数据，获取所述患者的剂量体积直方图； 基于所述剂量体积直方图，获取所述患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量；其中，所述生物等效剂量的转换公式为： ；其中，表示转换后针对所述剂量体积直方图提取的物理剂量以2Gy为分割剂量时的生物等效剂量；表示在放疗计划中分割剂量为，分割次数为时的总物理剂量，表示细胞增殖修正因子，的值取3Gy； 将所述患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量，以及所述患者的基本信息、肿瘤诊断信息输入至基于深度学习构建的正常组织损伤概率预测模型中，得到所述患者的正常组织的损伤概率； 其中，所述肿瘤诊断信息包括肿瘤类型；基于深度学习构建的正常组织损伤概率预测模型为联合模型组；预先根据不同的肿瘤类型构建不同的联合模型组，以形成预测模型库；所述将所述患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量，以及所述患者的基本信息、肿瘤诊断信息输入至基于深度学习构建的正常组织损伤概率预测模型中，得到所述患者的正常组织的损伤概率，包括：基于所述患者的肿瘤类型，从所述预测模型库中，确定出目标联合模型组；将所述患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量，以及所述患者的基本信息、肿瘤诊断信息输入至所述目标联合模型组中，以通过所述目标联合模型组输出与所述患者的肿瘤类型相关联的多个正常组织的损伤概率。

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农业大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市志敏大道1101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”。