基于随机森林模型的硼中子俘获治疗剂量计算的优化方法

AITNT
正文
推荐专利
基于随机森林模型的硼中子俘获治疗剂量计算的优化方法
申请号:CN202510516795
申请日期:2025-04-23
公开号:CN120373128A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于随机森林模型的硼中子俘获治疗剂量计算的优化方法,其技术方案是:首先,设置多组照射变量进行剂量计算,获得样本数据集,然后对样本数据进行提取关键信息与简化,以提取关键信息与简化后的样本数据对随机森林模型进行训练。训练完成后,利用随机森林模型预测所有可能照射变量的结果,并作出剂量效果指标随不同照射变量的变化图。再然后,验证随机森林模型可靠性,确认误差在允许范围内。最后,验证随机森林模型可靠性后,验证剂量优化结果有真实提升。本发明通过剂量计算结合随机森林回归模型进行预测,高效、精确地找到最优照射变量,具有耗时短、消耗算力少、流程简单等优点。
技术关键词
随机森林模型 中子俘获治疗 变量 蒙特卡罗 样本 指标 数据 误差 肿瘤 理论 程序
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种联邦学习场景下模型投毒攻击检测方法
攻击检测方法 客户端 参数 解码器 编码器
2
电力标准知识的标签自动化标注方法、系统及存储介质
文本 数据 标签体系 标注方法 深度学习网络
3
一种基于聚类算法的算薪结果校验方法、装置及设备
基线 模型训练算法 校验方法 聚类算法 异常点
4
一种基于数据分析的建筑低碳运营管理方法
运营管理方法 建筑能耗数据 信用评估模型 随机森林模型 特征值
5
基于元学习的预训练多模态模型特征均匀对齐方法
图像嵌入 编码模块 文本编码器 图像编码器 多模态
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号