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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于遗憾-α比率的PET/CT动力学参数估计贝叶斯优化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：CN119993515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510154117.3，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种基于遗憾-α比率的PET/CT动力学参数估计贝叶斯优化方法是由贺建峰;黄璟纯;黎思铭;王绍波设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗憾-α比率的PET/CT动力学参数估计贝叶斯优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遗憾‑α比率的PETCT动力学参数估计贝叶斯优化方法。本发明利用可逆的双输入三房室模型对肝脏组织的代谢活动进行建模，并结合真实的TAC数据确定优化目标。通过引入遗憾‑α比率和净流入速率作为权重，对初始采样点进行高、低权重区分，并分别采用不同的优化策略，将这些策略融入贝叶斯优化框架中，利用高斯过程对目标函数进行建模和预测最佳参数。在初步优化完成后，对不满足生理学合理性的参数估计结果，结合目标函数值判断是否存在过拟合情况，并针对过拟合结果进行多目标优化。本发明将数学优化模型与生理学参数相结合，旨在精确估计动力学参数，更有效地区分肝细胞癌与背景肝组织，为肝细胞癌的分析提供可靠依据。

本发明授权一种基于遗憾-α比率的PET/CT动力学参数估计贝叶斯优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗憾-α比率的PETCT动力学参数估计贝叶斯优化方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下： Step1、利用可逆的双输入三房室模型对肝脏组织的代谢活动进行建模，结合真实的TACs数据，构建用于优化的目标函数； Step2、对初始采样点进行权重计算以用于确定相应的优化策略；所述权重基于各点的遗憾-α比率和示踪剂净流入速率进行计算，以此决定优化过程中探索参数空间更倾向于开发还是探索； Step3、对于权重高的采样点，采用下置信限LCB作为采集函数以预测当前最优点并加入参数空间，从而更倾向于探索；对于权重低的采样点，结合LCB与遗憾-α比率的多目标优化方法指导预测最优点，在最小化两者的同时，更加关注开发当前最优解附近的区域； Step4、对所有病人的参数估计结果进行过拟合检测，提取所有过拟合参数结果； Step5、对于初步优化结果中检测到过拟合的病人数据，将净流入速率和遗憾-α比率结合下置信限LCB融入贝叶斯优化框架，重新执行多目标优化，最终得出更为准确的动力学参数估计结果； 所述遗憾-α比率的计算公式为：，其中，为当前解空间中的最小目标函数值，为需要优化的黑盒目标函数的高斯过程概率模型的均值函数，为标准差，为协方差函数； 所述Step5中，多目标优化的目标函数公式为： 对于类型为normal的患者数据，多目标优化的目标函数公式为： ； 对于类型为tumor的患者数据，多目标优化的目标函数公式为： ； 其中，是解空间中所评估的所有参数点，和分别是在当前的基础上计算得到的参数点的下置信限LCB和遗憾-α比率值RSR，和代表多个优化目标的权重。

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