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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于生成对抗网络的结果模拟方法、装置及设备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：CN120636835B 。

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：202511121953.8，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权基于生成对抗网络的结果模拟方法、装置及设备是由胡智民;安德超;杨宝仪设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的结果模拟方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了基于生成对抗网络的结果模拟方法、装置及设备，涉及图像处理领域。方法包括：将CT图像和质子束流参数输入经训练的生成对抗网络；CT图像经所述初级生成器的编码和解码后，得到基础组织形变场；基础组织形变场和基于质子束流参数得到的布拉格峰分布图经所述精调生成器的特征融合和注意力权重映射后，得到增强图像和输出特征向量；输出特征向量经双通道判别器中的空间特征判别支路后，得到影像真实性结果，输出特征向量经所述双通道判别器中的剂量学特征判别支路后，得到剂量学评价结果；根据影像真实性结果和剂量学评价结果对增强图像进行判别后得到经训练的生成对抗网络的输出图像。本申请提供的实施方式提升了预测准确性。

本发明授权基于生成对抗网络的结果模拟方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的结果模拟方法，其特征在于，所述方法包括： 将CT图像和质子束流参数输入经训练的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括初级生成器、精调生成器和双通道判别器； 所述CT图像经所述初级生成器的编码和解码后，得到基础组织形变场； 所述基础组织形变场和基于质子束流参数得到的布拉格峰分布图经所述精调生成器的特征融合和注意力权重映射后，得到增强图像和输出特征向量； 所述输出特征向量经所述双通道判别器中的空间特征判别支路后，得到影像真实性结果，所述输出特征向量经所述双通道判别器中的剂量学特征判别支路后，得到剂量学评价结果； 根据所述影像真实性结果和所述剂量学评价结果对所述增强图像进行判别后得到所述经训练的生成对抗网络的输出图像； 在得到所述经训练的生成对抗网络的输出图像之后，所述方法还包括： 计算所述输出图像与输入CT图像的差异； 根据所述差异得到基于所述质子束流参数的质子束流对输入CT图像中不同类型区域的影响； 所述不同类型区域包括正常区域；计算所述输出图像与输入CT图像的差异，包括： 基于输出图像和所述质子束流参数，根据核物理引擎计算蒙特卡洛剂量； 根据所述蒙特卡洛剂量得到输入CT图像中正常区域的剂量分布图与输出图像中正常区域的剂量分布图之间的剂量分布差异； 所述方法还包括：部署实时剂量追踪系统，用于可视化显示剂量对应的风险；所述实时剂量追踪系统包括： 形变配准模块，用于采用非刚性配准算法对齐影像； 在线重建引擎，用于将质子束分解为多个笔形束，分别计算其剂量沉积，然后叠加所有笔形束的贡献生成三维剂量分布，输出剂量矩阵；以及 风险可视化接口，用于基于所述剂量矩阵生成具有剂量体积约束的彩色编码风险图谱。

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