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龙图腾网获悉医科达股份有限公司申请的专利使用机器学习的放射疗法治疗计划优化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：CN114401768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202080064712.3，技术领域涉及：A61N5/10；该发明授权使用机器学习的放射疗法治疗计划优化是由约纳斯·安德斯·阿德勒;延斯·舍隆德设计研发完成，并于2020-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用机器学习的放射疗法治疗计划优化在说明书摘要公布了：提供了用于求解放射疗法治疗计划优化问题的技术。该技术包括：接收放射疗法治疗计划优化问题；利用机器学习模型处理放射疗法治疗计划优化问题以估计放射疗法治疗计划优化问题的一个或更多个优化变量，其中，训练机器学习模型以建立多个训练放射疗法治疗计划优化问题的参数与所述一个或更多个优化变量之间的关系；以及基于所估计的放射疗法治疗计划优化问题的一个或更多个优化变量来生成放射疗法治疗计划优化问题的解。

本发明授权使用机器学习的放射疗法治疗计划优化在权利要求书中公布了：1.一种用于求解放射疗法治疗计划优化问题的方法，所述方法包括： 由处理器电路接收放射疗法治疗计划优化问题； 由所述处理器电路将所述放射疗法治疗计划优化问题分类为特定类型的优化问题； 由所述处理器电路通过对第一训练优化问题应用同一特定优化过程不同的迭代次数，以输出所述第一训练优化问题的不同解，来生成训练数据，所述训练数据的第一集合包括所述不同解中的第一解，所述第一解由对所述第一训练优化问题应用所述同一特定优化过程第一迭代次数得到，所述训练数据的第二集合包括所述不同解中的第二解，所述第二解由对所述第一训练优化问题应用所述同一特定优化过程第二迭代次数得到； 由所述处理器电路基于所述放射疗法治疗计划优化问题的所述特定类型，识别多个机器学习模型中的机器学习模型，所述机器学习模型被训练成求解所述特定类型的放射疗法治疗计划优化问题，所述特定类型的放射疗法治疗计划优化问题包括目标函数、一组决策变量和一组约束，所述多个机器学习模型中的第一机器学习模型基于所述训练数据的第一集合来训练，所述多个机器学习模型中的第二机器学习模型基于所述训练数据的第二集合来训练； 由所述处理器电路利用所述机器学习模型处理所述放射疗法治疗计划优化问题，以估计所述放射疗法治疗计划优化问题的一个或更多个优化变量，其中训练所述机器学习模型以建立多个训练放射疗法治疗计划优化问题的参数与所述一个或更多个优化变量之间的关系，其中所述机器学习模型包括深度神经网络；以及 由所述处理器电路基于所估计的所述放射疗法治疗计划优化问题的所述一个或更多个优化变量来生成所述放射疗法治疗计划优化问题的解，其中所述放射疗法治疗计划优化问题的解包括以下中的至少一个：放射疗法装置参数、注量图、等中心位置、射束角度或射束开启时间。

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