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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利一种放射性颞叶损伤风险预测模型训练方法、装置、设备及存储介质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：CN116110575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202111319025.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种放射性颞叶损伤风险预测模型训练方法、装置、设备及存储介质是由曹桂平设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种放射性颞叶损伤风险预测模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种放射性颞叶损伤风险预测模型训练方法、装置、设备及存储介质。通过融合CT图像样本和剂量图像样本，并结合临床信息和剂量体积信息，能够有效避免人工提取特征的信息遗漏，提高模型的预测精度，为放射性颞叶损伤风险预测提供更可靠的结果，从而协助医生调整当前的放射治疗方案，提高患者的治疗效果和预后效果，提高生存质量。

本发明授权一种放射性颞叶损伤风险预测模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种放射性颞叶损伤风险预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本，所述训练样本包括CT图像样本、剂量图像样本、临床信息样本和剂量体积信息样本； 分别从所述CT图像样本和所述剂量图像样本中提取包括颞叶的第一目标区域图像和第二目标区域图像； 将所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像输入放射性颞叶损伤风险预测模型中进行处理，预测放射性颞叶损伤的第一风险值； 基于所述临床信息样本和所述剂量体积信息样本预测放射性颞叶损伤的第二风险值； 基于所述第一风险值和所述第二风险值计算风险预测损失值； 基于所述风险预测损失值更新所述放射性颞叶损伤风险预测模型的参数； 将所述第一目标区域图像和所述第二目标区域图像输入放射性颞叶损伤风险预测模型中进行处理，预测放射性颞叶损伤的第一风险值，还包括： 获取包括所述颞叶的局部区域的二值化图像； 将所述第一目标区域图像、所述第二目标区域图像和所述二值化图像输入放射性颞叶损伤风险预测模型中进行处理，预测放射性颞叶损伤的第一风险值； 基于所述临床信息样本和所述剂量体积信息样本预测放射性颞叶损伤的第二风险值，包括： 分别对所述临床信息样本和所述剂量体积信息样本进行编码，得到第一特征和第二特征； 对所述第一特征和所述第二特征进行通道融合，得到融合特征； 基于所述融合特征预测放射性颞叶损伤的第二风险值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司，其通讯地址为：510530 广东省广州市黄埔区云埔四路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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