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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利剂量预测方法、装置、设备及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：CN113822850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202110660905.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权剂量预测方法、装置、设备及介质是由林一;何楠君;李悦翔;魏东;马锴;郑冶枫设计研发完成，并于2021-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本剂量预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种剂量预测方法、装置、设备及介质，涉及智能医疗技术领域。该方法包括：获取扫描训练图像和放射剂量分布图像；基于扫描训练图像和放射剂量分布图像对初始网络模型中的第一参数进行训练，得到至少两个教师网络模型；通过对抗学习将至少两个教师网络模型中的信息传递至学生网络模型中，调整学生网络模型的第二参数，得到剂量预测模型；通过剂量预测模型对目标扫描图像对应的放射剂量分布进行预测，得到目标扫描图像对应的放射剂量预测图像。基于对抗学习将多个教师网络模型中的信息传递至学生网络模型中，训练得到用于对扫描图像进行剂量分布预测的放射剂量预测模型，提高了剂量分布预测的可靠性。

本发明授权剂量预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种剂量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取扫描训练图像和放射剂量分布图像，所述放射剂量分布图像用于指示对所述扫描训练图像中的组织器官进行放射治疗时的放射剂量分布； 基于至少两个操作组合中各操作对应的权重得到至少两个初始网络模型，所述至少两个初始网络模型和所述至少两个操作组合一一对应；其中，不同初始网络模型对应不同的操作组合，和或，不同初始网络模型对应相同的操作组合、但所述相同的操作组合中操作之间的权重组合不同； 基于所述扫描训练图像和所述放射剂量分布图像对所述至少两个初始网络模型中的第一参数进行调整，收敛得到至少两个网络结构，根据所述至少两个网络结构从操作组合中确定与所述第一参数对应的目标操作组合； 基于所述目标操作组合，得到至少两个教师网络模型； 通过对抗学习将所述至少两个教师网络模型中的信息传递至学生网络模型中，调整所述学生网络模型的第二参数，得到剂量预测模型； 通过所述剂量预测模型对目标扫描图像对应的放射剂量分布进行预测，得到所述目标扫描图像对应的放射剂量预测图像。

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