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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于胶囊图结构神经网络的肿瘤放疗反应预测模型与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：CN119673375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411749079.8，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于胶囊图结构神经网络的肿瘤放疗反应预测模型与方法是由段春艳;刘睿和;周涵设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于胶囊图结构神经网络的肿瘤放疗反应预测模型与方法在说明书摘要公布了：本申请涉及医学及深度学习技术领域，特别涉及一种基于胶囊图结构神经网络的肿瘤放疗反应预测模型与方法。该方法包括：获取肿瘤数据集，并从肿瘤数据集中提取肿瘤数据特征；根据风险等级对肿瘤数据特征进行分类，并分别构建图结构数据集，并对肿瘤是否反应进行标注；构建基于胶囊图结构神经网络的深度学习模型；对深度学习模型进行预训练，并对深度学习模型进行性能评估，得到训练好的深度学习模型；将待预测的肿瘤数据集输入至训练好的深度学习模型，预测整个肿瘤是否发生放疗反应。本申请能够利用肿瘤放疗前图像数据以及放疗剂量，预测肿瘤不同严重程度的区域放疗反应是否有效，从而辅助医生合理制定放疗剂量，实现精准放疗，减轻放疗副作用。

本发明授权基于胶囊图结构神经网络的肿瘤放疗反应预测模型与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于胶囊图结构神经网络的肿瘤放疗反应预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取肿瘤数据集，并从所述肿瘤数据集中提取肿瘤数据特征； 根据风险等级对所述肿瘤数据特征进行分类；并基于分类后的数据特征，分别构建图结构数据集，并对所述图结构数据集中肿瘤是否反应进行标注； 基于所述图结构数据集，构建基于胶囊图结构神经网络的深度学习模型； 采用留一交叉验证方法，对所述深度学习模型进行预训练，得到优化的模型参数；并基于优化的模型参数，对所述深度学习模型进行性能评估，得到训练好的深度学习模型； 将待预测的肿瘤数据集输入至训练好的深度学习模型，预测整个肿瘤是否发生放疗反应； 提取肿瘤数据特征，包括： 从肿瘤数据特征中提取出肿瘤每个像素点坐标X、Y、Z，放疗反应前期标准摄取值、放疗反应中期标准摄取值以及放疗剂量； 基于分类后的数据特征，分别构建图结构数据集，包括： 将肿瘤每个点的放疗反应前期标准摄取值和放疗剂量作为节点特征值，将每个点与其邻近点连接构成边，每个患者肿瘤形成一个图结构数据，将分类后的数据特征转化为图结构数据集； 基于所述图结构数据集，构建基于胶囊图结构神经网络的深度学习模型，包括： 基于所述图结构数据集，构建胶囊图结构神经网络的主体架构；所述胶囊图结构神经网络的主体架构包括依次连接的基本节点胶囊提取块、高级图胶囊提取块和图形分类块； 构建胶囊图结构神经网络的网络前架构；所述胶囊图结构神经网络的网络前架构用于将肿瘤数据转化为图结构数据，并将图结构数据输入至胶囊图结构神经网络主体架构中进行训练； 基于所述图结构数据集，构建胶囊图结构神经网络的主体架构，包括： 首先采用图神经网络从所述图结构数据集中提取具有不同接受域的局部顶点特征，然后在基本节点胶囊提取块中构建主节点胶囊；然后在高级图胶囊提取块中将注意模块和动态路由融合，为图形生成多个胶囊；最后在图形分类块中再次应用动态路由来生成用于图形分类的类胶囊。

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