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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种结合临床先验奖励的近端策略优化算法的18F-FDG PET/CT肝癌动力学参数估计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：CN119048480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411195976.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种结合临床先验奖励的近端策略优化算法的18F-FDG PET/CT肝癌动力学参数估计方法是由贺建峰;黎思铭;黄璟纯;姚寓设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合临床先验奖励的近端策略优化算法的18F-FDG PET/CT肝癌动力学参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及结合临床先验奖励的近端策略优化算法的18F‑FDGPETCT肝癌动力学参数估计方法，属深度强化学习以及肝癌特征评估领域。本发明采用深度强化学习算法，在双输入三房室可逆模型上估计灌注以及代谢参数；利用近端策略优化算法的特性，结合临床先验奖励，提出了本发明，能够引导智能体得到符合临床预期且具有较小拟合误差的药代动力学参数，并具有统计学差异性。本发明达到了有效在可逆双输入三房室模型上使用结合临床先验奖励的近端策略优化算法估计出肝细胞癌组织与正常肝组织对应的药代动力学参数且具有统计学差异性，根据该动力学参数能够有效评估出作为蛋白质类似物的示踪剂在肝细胞癌组织与正常肝组织中不同的运输速率。

本发明授权一种结合临床先验奖励的近端策略优化算法的18F-FDG PET/CT肝癌动力学参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种结合临床先验奖励的近端策略优化算法的18F-FDGPETCT肝癌动力学参数估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤： Step1、获取临床肝脏PETCT影像，捕获HCC患者的18F-FDG示踪剂摄取的时间过程； Step2、手动勾画感兴趣区域ROI，逐层调整ROI，获取由每一帧最大SUV组成的时间-浓度活动曲线TAC及其数据； Step3、对Step2中获取到的TAC数据进行划分数据集； Step4、构建可逆双输入三房室模型的数学模型； Step5、构建结合可逆双输入三房室模型的智能体交互环境，包括定义动力学参数状态、动作分布以及动作空间、设计奖励函数；其中奖励函数部分根据参数临床先验知识，包括先前研究得到的参数的上下限以及个别参数的预期参数范围，改进设计智能体交互环境中的奖励函数； Step6、搭建近端策略优化PPO算法的整体框架，包括策略网络、值函数网络、用于计算优势函数的广义优势估计算法以及新旧策略的裁剪比率超参数； Step7、使用结合医学先验奖励的近端策略优化算法进行房室模型参数估计并对肝细胞癌组织与正常肝组织的灌注和代谢参数进行描述分析、统计分析与其他临床分析; 所述Step4中的可逆双输入三房室模型的数学形式用一组常微分方程组来描述： ； ； 其中为时间变量，为组织浓度函数，计算时按照公式进行，其表达式为，为PET扫描协议的总帧数，模型系统的矩阵形式表达为： ； 解该常微分方程组得到： ； 对于PET图像中的目标区域，模型不仅仅考虑区域内的组织内示踪剂活度，还考虑血液中示踪剂浓度的比例；因此，参数血容积因数用来对组织浓度和血液输入浓度做加权和，最终得到目标区域的总输出浓度： ; 所述Step5中的智能体交互环境中，参数状态被定义为： ； 智能体能动作分布被定义为一个12维度的离散空间： ； 在奖励函数的设定上，提出一种结合动力学参数的临床先验知识的奖励函数，其计算公式为： ； ； ； ； ； 其中，为多种奖励信号，为奖励信号的权重，表示时刻,为该时刻所得的奖励值。

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