放射防护评价方法、装置、终端及存储介质

摘要

本发明涉及放射防护安全数据处理技术领域，尤其涉及一种放射防护评价方法、装置、终端及存储介质，本发明方法首先获取个人剂量监测数据集、环境检测数据集以及多个因素数据；然后根据个人剂量监测数据集以及环境检测数据集对多个因素数据进行验证和调整，以使得调整后的多个因素数据与个人剂量监测数据集以及环境检测数据集相关联；最后根据作业量、多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。本发明实施方式通过提高个人剂量监测数据集与环境检测数据集相关性的方式，对多个因素数据进行验证和调整，提高多个因素数据的可信度与可靠性，基于调整后的多个因素数据做出放射防护评价结果，保证了评(56)对比文件张雨.石家庄市11 家医疗机构CT 受检者辐射剂量调查与分析.中国辐射卫生.2023,第32卷(第3期),全文.

权利要求

1.一种放射防护评价方法，其特征在于，包括：

获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；

根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；

根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价；

其中，所述多个因素数据中的包括多个待定数据，待定数据的取值为数据区间，所述根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，包括：获取放射评估模型，其中，所述放射评估模型根据多个因素数据输出表征个人剂量和环境辐射量的指示；

将所述多个因素数据输入到所述放射评估模型中，获取所述放射评估模型的输出；

根据所述放射评估模型的输出与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，确定评估残差；

当所述评估残差大于残差阈值时，通过在数据调整与计算评估残差之间反复迭代的方式，使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联，其中，所述数据调整基于数据区间对所述多个待定数据取值；

所述放射评估模型的构建过程包括：

获取放射评估模型以及多个样本数据包，其中，样本数据包包括表征影响放射防护的多个因素样本数据、个人剂量监测样本数据集以及表征工作场所辐射量的环境检测样本数据集，所述放射评估模型根据多个因素数据输出表征个人剂量和环境辐射量的指示，所述放射评估模型具有多个待定系数；

根据所述多个样本数据包的数量，调整所述放射评估模型的待定系数的数量；

根据所述多个样本数据包对所述放射评估模型的多个待定系数进行求解，以确立所述放射评估模型。

2.根据权利要求1所述的放射防护评价方法，其特征在于，所述通过在数据调整与计算评估残差之间反复迭代的方式，使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联，包括：获取并初始化迭代量；

根据所述迭代量调整所述多个待定数据；

将调整后的多个因素数据输入到所述放射评估模型中，将所述放射评估模型的输出作为迭代输出；

根据所述迭代输出与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，确定迭代残差；

若所述迭代残差大于残差阈值，则根据第一公式、所述迭代量、所述迭代输出、所述迭代残差、所述评估残差以及所述多个待定数据，对所述多个待定数据进行调整，将所述迭代残差作为所述评估残差，并跳转至所述将调整后的多个因素数据输入到所述放射评估模型中，将所述放射评估模型的输出作为迭代输出的步骤，其中，所述第一公式为：式中， 为调整后的待定数据， 为调整前的待定数据， 为评估残差， 为迭代残差， 为迭代量。

3.根据权利要求1所述的放射防护评价方法，其特征在于，所述根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价，包括：获取多个类，其中，类中多个评价样本具有相同的放射防护评分；

根据第二公式、因素相似性阈值以及所述调整后的多个因素数据，从所述多个类中找到多个近似评价样本，其中，所述第二公式为：式中， 为调整后的多个因素数据的第 个因素数据， 为评价样本的第个因素数据， 为调整后的多个因素数据的总数量， 为因素相似性阈值；

根据第三公式、所述作业量以及所述设备状态数据集，从所述多个近似评价样本中选择偏差最小的近似评价样本作为目标评价样本，其中，所述第三公式为：式中， 为评价样本的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集的第个设备状态数据， 为设备状态数据集中数据的总数量， 为评价样本的作业量，为作业量， 为数据偏差；

根据所述目标评价样本的放射防护评分评价放射防护。

4.根据权利要求1所述的放射防护评价方法，其特征在于，所述放射评估模型为：式中， 为第 个个人剂量监测数据， 为第一系数矩阵中的第 行第列的元素， 为第 个因素数据的 次方， 为第二系数矩阵中第 行的元素，为第 个环境检测数据， 为第三系数矩阵中的第 行第 列的元素，为第四系数矩阵中第 行的元素， 为个人剂量监测数据的总数量， 为多个因素数据的总数量， 为环境检测数据的总数量。

5.根据权利要求1或4所述的放射防护评价方法，其特征在于，所述根据所述多个样本数据包对所述放射评估模型的多个待定系数进行求解，包括：获取多个系数集以及动能系数集，其中，系数集中的多个系数对应所述放射评估模型的多个系数；

将所述多个系数集分别代入到所述放射评估模型中，获取多个中间模型；

将所述多个样本数据包中的个人剂量监测样本数据集以及环境检测样本数据集分别代入到所述多个中间模型中，获得多个中间输出；

根据第四公式、所述多个中间输出以及所述多个样本数据包中，确定所述多个中间模型的偏差度，其中，所述第四公式为：式中， 为偏差度， 为样本数据包中个人剂量监测样本数据集的第 个数据， 为样本数据包中环境检测样本数据集的第 个数据， 为中间输出的第 个个人剂量监测数据， 为中间输出的第 个环境检测数据；

选择偏差度值最小的中间模型的系数集作为目标集；

若所述目标集的偏差度大于偏差度阈值，则根据第五公式、所述目标集、所述动能系数集调整所述多个系数集，并跳转至所述将所述多个系数集分别代入到所述放射评估模型中，获取多个中间模型的步骤，其中，所述第五公式为：式中， 为系数集的第 个系数，为调节量系数， 为目标集的偏差度， 为目标集的第 个系数， 为动能系数集第 个系数；

否则，将所述目标集的多个系数作为所述放射评估模型的多个待定系数的解。

6.一种放射防护评价装置，其特征在于，用于实现如权利要求1‑5任一项所述的放射防护评价方法，所述放射防护评价装置包括：数据获取模块，用于获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；

数据调整模块，用于根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；

以及，

放射防护评价模块，用于根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。

7.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

说明书

放射防护评价方法、装置、终端及存储介质

技术领域

[0001] 本发明涉及放射防护安全数据处理技术领域，尤其涉及一种放射防护评价方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

[0002] 放射是指以射线或粒子的形式发射和传播能量。如电离辐射是一种具有足够能量的辐射，可以从原子轨道上除去电子，形成离子。电离辐射包括X射线、γ射线、α粒子和β粒子。人类将放射的特性应用在了多种领域，如放射诊疗、烟雾报警器、安检、工业无损探伤检测、核电等等。

[0003] 放射性药品和医用放射性设备极大地方便了人们的疾病诊断和健康检查，它们给人类带来巨大的利益的同时，若操作不当和管理不慎或不注意防护，也会引发安全问题，对人体、生物和环境造成较大损害。例如，当生物体中的细胞、组织等被X射线照射后，引起物质原子的激发和电离，会导致一些大分子物质的分子链断裂如蛋白质、DNA或者RNA的分子链断裂，也会破坏影响物质代谢的酶，从而最终导致新陈代谢障碍，甚至细胞坏死或功能失效。因此医院对放射性设备的辐射防护和安全管理必须加强。

[0004] 为此，世界各国推出了不同的标准，例如，医疗领域推出了医用辐射防护通用标准，并提出建议来健全医用辐射防护标准体系。然而，在应用这些标准和体系评价放射防护效果时，并不能给出较为准确的结果，从而不能很好地指导和优化放射防护工作。

[0005] 基于此，需要开发设计出一种放射防护评价方法。

发明内容

[0006] 本发明实施方式提供了一种放射防护评价方法、装置、终端及存储介质，用于解决现有技术中放射防护评价结果不准确的问题。

[0007] 第一方面，本发明实施方式提供了一种放射防护评价方法，包括：

[0008] 获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；

[0009] 根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；

[0010] 根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。

[0011] 在一种可能实现的方式中，所述多个因素数据中的包括多个待定数据，待定数据的取值为数据区间，所述根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，包括：

[0012] 获取放射评估模型，其中，所述放射评估模型根据多个因素数据输出表征个人剂量和环境辐射量的指示；

[0013] 将所述多个因素数据输入到所述放射评估模型中，获取所述放射评估模型的输出；

[0014] 根据所述放射评估模型的输出与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，确定评估残差；

[0015] 当所述评估残差大于残差阈值时，通过在数据调整与计算评估残差之间反复迭代的方式，使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联，其中，所述数据调整基于数据区间对所述多个待定数据取值。

[0016] 在一种可能实现的方式中，所述通过在数据调整与计算评估残差之间反复迭代的方式，使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联，包括：

[0017] 获取并初始化迭代量；

[0018] 根据所述迭代量调整所述多个待定数据；

[0019] 将调整后的多个因素数据输入到所述放射评估模型中，将所述放射评估模型的输出作为迭代输出；

[0020] 根据所述迭代输出与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，确定迭代残差；

[0021] 若所述迭代残差大于残差阈值，则根据第一公式、所述迭代量、所述迭代输出、所述迭代残差、所述评估残差以及所述多个待定数据，对所述多个待定数据进行调整，将所述迭代残差作为所述评估残差，并跳转至所述将调整后的多个因素数据输入到所述放射评估模型中，将所述放射评估模型的输出作为迭代输出的步骤，其中，所述第一公式为：

[0022]

[0023] 式中， 为调整后的待定数据， 为调整前的待定数据， 为评估残差， 为迭代残差， 为迭代量。

[0024] 在一种可能实现的方式中，所述根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价，包括：

[0025] 获取多个类，其中，类中多个评价样本具有相同的放射防护评分；

[0026] 根据第二公式、因素相似性阈值以及所述调整后的多个因素数据，从所述多个类中找到多个近似评价样本，其中，所述第二公式为：

[0027]

[0028] 式中， 为调整后的多个因素数据的第 个因素数据， 为评价样本的第 个因素数据， 为调整后的多个因素数据的总数量， 为因素相似性阈值；

[0029] 根据第三公式、所述作业量以及所述设备状态数据集，从所述多个近似评价样本中选择偏差最小的近似评价样本作为目标评价样本，其中，所述第三公式为：

[0030]

[0031] 式中， 为评价样本的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集中数据的总数量， 为评价样本的作业量， 为作业量， 为数据偏差；

[0032] 根据所述目标评价样本的放射防护评分评价放射防护。

[0033] 在一种可能实现的方式中，放射评估模型构建过程，包括：

[0034] 获取放射评估模型以及多个样本数据包，其中，样本数据包包括表征影响放射防护的多个因素样本数据、个人剂量监测样本数据集以及表征工作场所辐射量的环境检测样本数据集，所述放射评估模型根据多个因素数据输出表征个人剂量和环境辐射量的指示，所述放射评估模型具有多个待定系数；

[0035] 根据所述多个样本数据包的数量，调整所述放射评估模型的待定系数的数量；

[0036] 根据所述多个样本数据包对所述放射评估模型的多个待定系数进行求解，以确立所述放射评估模型。

[0037] 在一种可能实现的方式中，所述放射评估模型为：

[0038]

[0039] 式中， 为第 个个人剂量监测数据， 为第一系数矩阵中的第行第 列的元素， 为第 个因素数据的 次方， 为第二系数矩阵中第 行的元
素， 为第 个环境检测数据， 为第三系数矩阵中的第 行第 列的元
素， 为第四系数矩阵中第 行的元素， 为个人剂量监测数据的总数量， 为多个因素数据的总数量， 为环境检测数据的总数量。

[0040] 在一种可能实现的方式中，所述根据所述多个样本数据包对所述放射评估模型的多个待定系数进行求解，包括：

[0041] 获取多个系数集以及动能系数集，其中，系数集中的多个系数对应所述放射评估模型的多个系数；

[0042] 将所述多个系数集分别代入到所述放射评估模型中，获取多个中间模型；

[0043] 将所述多个样本数据包中的个人剂量监测样本数据集以及环境检测样本数据集分别代入到所述多个中间模型中，获得多个中间输出；

[0044] 根据第四公式、所述多个中间输出以及所述多个样本数据包中，确定所述多个中间模型的偏差度，其中，所述第四公式为：

[0045]

[0046] 式中， 为偏差度， 为样本数据包中个人剂量监测样本数据集的第 个数据， 为样本数据包中环境检测样本数据集的第 个数据， 为中间输出
的第 个个人剂量监测数据， 为中间输出的第 个环境检测数据；

[0047] 选择偏差度值最小的中间模型的系数集作为目标集；

[0048] 若所述目标集的偏差度大于偏差度阈值，则根据第五公式、所述目标集、所述动能系数集调整所述多个系数集，并跳转至所述将所述多个系数集分别代入到所述放射评估模型中，获取多个中间模型的步骤，其中，所述第五公式为：

[0049]

[0050] 式中， 为系数集的第 个系数，为调节量系数， 为目标集的偏差度，为目标集的第 个系数， 为动能系数集第 个系数；

[0051] 否则，将所述目标集的多个系数作为所述放射评估模型的多个待定系数的解。

[0052] 第二方面，本发明实施方式提供了一种放射防护评价装置，用于实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的放射防护评价方法，所述放射防护评价装置包括：

[0053] 数据获取模块，用于获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；

[0054] 数据调整模块，用于根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；

[0055] 以及，

[0056] 放射防护评价模块，用于根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。

[0057] 第三方面，本发明实施方式提供了一种终端，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

[0058] 第四方面，本发明实施方式提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

[0059] 本发明实施方式与现有技术相比存在的有益效果是：

[0060] 本发明实施方式公开了一种放射防护评价方法，其首先获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；然后根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得调整后的多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；最后根据作业量、所述调整后的多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。本发明实施方式通过个人剂量监测数据集以及环境检测数据集，对多个因素数据进行验证和调整，从而使得多个因素数据与个人剂量监测数据以及环境检测数据相关，提高多个因素数据的可信度与可靠性，基于调整后的多个因素数据做出放射防护评价结果，因此，保证了评价的准确性。

附图说明

[0061] 为了更清楚地说明本发明实施方式中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0062] 图1是本发明实施方式提供的放射防护评价方法的流程图；

[0063] 图2是本发明实施方式提供的放射评估模型构建方法的流程图；

[0064] 图3是本发明实施方式提供的放射防护评价装置功能框图；

[0065] 图4是本发明实施方式提供的终端功能框图。

具体实施方式

[0066] 以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施方式。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

[0067] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施方式来进行说明。

[0068] 下面对本发明的实施例作详细说明，本实例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

[0069] 图1为本发明实施方式提供的放射防护评价方法的流程图。

[0070] 如图1所示，其示出了本发明实施方式第一方面提供的放射防护评价方法的实现流程图，详述如下：

[0071] 在步骤101中，获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据。

[0072] 在步骤102中，根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得所述多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联。

[0073] 在一些实施方式中，所述多个因素数据中的包括多个待定数据，待定数据的取值为数据区间，所述步骤102包括：

[0074] 获取放射评估模型，其中，所述放射评估模型根据多个因素数据输出表征个人剂量和环境辐射量的指示；

[0075] 将所述多个因素数据输入到所述放射评估模型中，获取所述放射评估模型的输出；

[0076] 根据所述放射评估模型的输出与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，确定评估残差；

[0077] 当所述评估残差大于残差阈值时，通过在数据调整与计算评估残差之间反复迭代的方式，使得所述多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联，其中，所述数据调整基于数据区间对所述多个待定数据取值。

[0078] 在一些实施方式中，所述通过在数据调整与计算评估残差之间反复迭代的方式，使得所述多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联，包括：

[0079] 获取并初始化迭代量；

[0080] 根据所述迭代量调整所述多个待定数据；

[0081] 将所述多个因素数据输入到所述放射评估模型中，将所述放射评估模型的输出作为迭代输出；

[0082] 根据所述迭代输出与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，确定迭代残差；

[0083] 若所述迭代残差大于残差阈值，则根据第一公式、所述迭代量、所述迭代输出、所述迭代残差、所述评估残差以及所述多个待定数据，对所述多个待定数据进行调整，将所述迭代残差作为所述评估残差，并跳转至所述将所述多个因素数据输入到所述放射评估模型中，将所述放射评估模型的输出作为迭代输出的步骤，其中，所述第一公式为：

[0084]

[0085] 式中， 为调整后的待定数据， 为调整前的待定数据， 为评估残差， 为迭代残差， 为迭代量。

[0086] 示例性地，如前所述，放射防护世界各国推出了各种不同的标准，这些标准无一例外地，从人的因素、设备因素、环境因素、管理措施方面，对放射防护制定了约束条件。并基于这些约束条件，定期的对放射防护工作进行审核和评价，以指导和优化放射防护工作。

[0087] 上述因素中的一部分可以获得较为准确的数据，例如，对环境的因素数据的获取，在一些应用场景中，是从电离辐射警示标志设置、工作状态显示、紧急停止按钮完整度、门机连锁系统完整度、辐射监测仪器仪表完整度、个人剂量计、迷道的设置、 机房面积、墙壁厚度、防护门铅当量、火灾报警仪等多个维度进行审核和考评，获得的数据。

[0088] 而另一部分因素数据具有一定的主观性和不确定性，以人的因素为例，在一些应用场景中，对人的因素是基于调查表和测试，从身体健康、心情状况、安全意识、意志力、职业技能、文化程度、知识水平、经验性、个人剂量监测仪的佩戴、 防护用品使用等多个方面获取因素数据。

[0089] 这些具有一定不确定性的因素数据，影响了放射防护评价的结果，因此有必要对这些数据的准确性和可靠性进行验证和调整。

[0090] 本发明实施方式采用了放射评估模型来验证和调整因素数据。放射评估模型用于根据上述因素数据，输出对于个人剂量监测数据和环境检测数据的评估指示。而由于个人剂量监测数据和环境检测数据是可以获取的，且获取的结果是较为可靠的，因此，可以通过实际获得的数据与评估指示数据的偏差验证不确定因素数据的准确性和可靠性，并在未通过验证时通过调整数据的方式使得因素数据所对应的个人剂量监测数据和环境检测数据的评估指示与实际获得的数据相一致。

[0091] 具体来说，首先将获取的因素数据输入到放射评估模型中，获得放射评估模型的输出，然后，计算模型输出与实际获得的个人剂量监测数据集以及环境检测数据集的残差，一种应用场景中，利用了欧式距离来计算二者之间的残差，其应用了如下公式：

[0092]

[0093] 上式中， 为残差， 为第 个个人剂量监测数据， 为放射评估模型的输出的第 个个人剂量监测数据， 为第 个环境检测数据，
为放射评估模型的输出的第 个环境检测数据， 为个人剂量监测数据的
总数量， 为环境检测数据的总数量。

[0094] 当残差数值大于预设的残差阈值时，这时说明上述因素数据存在一定的偏差，而这些偏差主要是因为上述可靠性和准确性待验证的因素数据引起的，因此，应当对上述数据进行调整。

[0095] 本发明实施方式采用数据调整和评估残差之间反复迭代的方式，使得放射评估模型输出的结果与实际获得的数据相一致的。

[0096] 上述迭代过程是将一个迭代量叠加到待定数据部分（以下无特殊说明之处，待定数据部分是指上述可靠性和准确性待验证的因素数据），并再次输入到放射评估模型中，获得迭代输出和迭代输出的迭代残差，并利用第一公式调整待定数据，第一公式为：

[0097]

[0098] 式中， 为调整后的待定数据， 为调整前的待定数据， 为评估残差， 为迭代残差， 为迭代量。

[0099] 经过多次迭代后，上述残差会逐渐收敛，当收敛到小于残差阈值时，说明待定数据到了较为准确的水平。

[0100] 在步骤103中，根据作业量、所述多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。

[0101] 在一些实施方式中，所述步骤103包括：

[0102] 获取多个类，其中，类中多个评价样本具有相同的放射防护评分；

[0103] 根据第二公式、因素相似性阈值以及所述多个因素数据，从所述多个类中找到多个近似评价样本，其中，所述第二公式为：

[0104]

[0105] 式中， 为多个因素数据的第 个因素数据， 为评价样本的第 个因素数据， 为多个因素数据的总数量， 为因素相似性阈值；

[0106] 根据第三公式、所述作业量以及所述设备状态数据集，从所述多个近似评价样本中选择偏差最小的近似评价样本作为目标评价样本，其中，所述第三公式为：

[0107]

[0108] 式中， 为评价样本的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集中数据的总数量， 为评价样本的作业量， 为作业量， 为数据偏差；

[0109] 根据所述目标评价样本的放射防护评分评价放射防护。

[0110] 示例性地，在根据因素数据评分方面，本发明实施方式结合了作业量和设备状态数据，作业量是指在前一时段总的设备使用量，而设备状态数据则表征设备的性能指标。

[0111] 根据已有的类（这些类是已经经过评价的评价样本，每个类中多个评价样本具有相同相同的放射防护评分，评价样本中包括多个因素数据、作业量以及设备状态数据），利用第二公式，首先从已有的类中找到与因素数据相似的评价样本，第二公式为：

[0112]

[0113] 式中， 为多个因素数据的第 个因素数据， 为评价样本的第 个因素数据， 为多个因素数据的总数量， 为因素相似性阈值。

[0114] 然后，再利用第三公式，确定相似的评价样本的数据偏差，第三公式为：

[0115]

[0116] 式中， 为评价样本的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集的第 个设备状态数据， 为设备状态数据集中数据的总数量， 为评价样本的作业量， 为作业量， 为数据偏差。

[0117] 在获得了每个评价样本的数据偏差后，选择数据偏差最小的评价样本作为目标样本，并将目标样本的评分作为放射防护的评分，从而为放射防护做出评价。

[0118] 图2为本发明实施方式提供的放射评估模型构建方法的流程图。

[0119] 如图2所示，其示出了本发明实施方式第二方面提供的放射评估模型构建方法的实现流程图，详述如下：

[0120] 在步骤201中，获取放射评估模型以及多个样本数据包，其中，样本数据包包括表征影响放射防护的多个因素样本数据、个人剂量监测样本数据集以及表征工作场所辐射量的环境检测样本数据集，所述放射评估模型根据多个因素数据输出表征个人剂量和环境辐射量的指示，所述放射评估模型具有多个待定系数。

[0121] 在一些实施方式中，所述放射评估模型为：

[0122]

[0123] 式中， 为第 个个人剂量监测数据， 为第一系数矩阵中的第行第 列的元素， 为第 个因素数据的 次方， 为第二系数矩阵中第 行的元
素， 为第 个环境检测数据， 为第三系数矩阵中的第 行第 列的元
素， 为第四系数矩阵中第 行的元素， 为个人剂量监测数据的总数量， 为多个因素数据的总数量， 为环境检测数据的总数量。

[0124] 在步骤202中，根据所述多个样本数据包的数量，调整所述放射评估模型的待定系数的数量。

[0125] 示例性地，如第一方面所述，放射评估模型是根据因素数据评估个人剂量和环境辐射量的模型，该放射评估模型可以利用下式来表示：

[0126]

[0127] 式中， 为第 个个人剂量监测数据， 为第一系数矩阵中的第行第 列的元素， 为第 个因素数据的 次方， 为第二系数矩阵中第 行的元
素， 为第 个环境检测数据， 为第三系数矩阵中的第 行第 列的元
素， 为第四系数矩阵中第 行的元素， 为个人剂量监测数据的总数量， 为多个因素数据的总数量， 为环境检测数据的总数量。

[0128] 由上式可以看出，上式中有多个系数，这些系数确定后，模型就能够得到建立。为了能够确定上述系数，我们获得了多个数据包，这些数据包分别包括因素样本数据、个人剂量监测样本数据，以及环境检测样本数据。这些数据具有对应性，其中，个人剂量监测样本数据和环境检测样本数据是受因素样本数据影响作用的结果。

[0129] 如果将上述数据包代入到放射评估模型中，我们就得到了一个方程组，这个方程组中的系数就变为了待确定的变量。如果这些变量的数量小于多个方程组中方程的数量，那么这些系数就可以拥有唯一的解。

[0130] 而由上述方程可知，这其中的系数的数量是可调整的，当因素数据的次数减少时，第一系数矩阵和第三系数矩阵的中系数元素的数量随之减少。

[0131] 因此，在本发明实施方式中，是通过调整因素数据的次数来进一步减少系数的数量的，并将上述系数的数量控制在不超过多个方程组中所有方程的总数量。

[0132] 在步骤203中，根据所述多个样本数据包对所述放射评估模型的多个待定系数进行求解，以确立所述放射评估模型。

[0133] 在一些实施方式中，所述步骤203包括：

[0134] 获取多个系数集以及动能系数集，其中，系数集中的多个系数对应所述放射评估模型的多个系数；

[0135] 将所述多个系数集分别代入到所述放射评估模型中，获取多个中间模型；

[0136] 将所述多个样本数据包中的个人剂量监测样本数据集以及环境检测样本数据集分别代入到所述多个中间模型中，获得多个中间输出；

[0137] 根据第四公式、所述多个中间输出以及所述多个样本数据包中，确定所述多个中间模型的偏差度，其中，所述第四公式为：

[0138]

[0139] 式中， 为偏差度， 为样本数据包中个人剂量监测样本数据集的第 个数据， 为样本数据包中环境检测样本数据集的第 个数据， 为中间输出
的第 个个人剂量监测数据， 为中间输出的第 个环境检测数据；

[0140] 根据选择偏差度值最小的中间模型的系数集作为目标集；

[0141] 若所述目标集的偏差度大于偏差度阈值，则根据第五公式、所述目标集、所述动能系数集调整所述多个系数集，并跳转至所述将所述多个系数集分别代入到所述放射评估模型中，获取多个中间模型的步骤，其中，所述第五公式为：

[0142]

[0143] 式中， 为系数集的第 个系数，为调节量系数， 为目标集的偏差度，为目标集的第 个系数， 为动能系数集第 个系数；

[0144] 否则，将所述目标集的多个系数作为所述放射评估模型的多个待定系数的解。

[0145] 示例性地，由于上述模型中系数数量较多，为完成系数的求解，本发明实施方式中，随机初始化了一些系数集，每个系数集中的多个系数代入到上述模型中，就可以建立一个模型，由于这些模型不是最终的模型，我们称之为中间模型。

[0146] 将样本数据包中的因素数据代入到中间模型中后，就获得了中间模型的输出，也就是个人剂量和环境辐射量的指示。很显然，由于系数集的数据是随机产生的，这时输出的个人剂量和环境辐射量的指示，与真实的数据之间存在一定的偏差，本发明利用第四公式，确定了偏差率，以说明系数的适用性，第四公式为：

[0147]

[0148] 式中， 为偏差度， 为样本数据包中个人剂量监测样本数据集的第 个数据， 为样本数据包中环境检测样本数据集的第 个数据， 为中间输出
的第 个个人剂量监测数据， 为中间输出的第 个环境检测数据。

[0149] 经过上述第四公式，我们可以比较出多个系数集偏差度，如果多个系数集的偏差度均大于偏差度阈值，则利用第五公式，对多个系数集进行调整，第五公式为：

[0150]

[0151] 式中， 为系数集的第 个系数，为调节量系数， 为目标集的偏差度，为目标集的第 个系数， 为动能系数集第 个系数。

[0152] 当系数集中的系数经过调整后，跳转到代入到放射评估模型中的步骤，就可以更新中间模型的系数，并再次优化系数集中的数据，直到多个中间模型中至少有一个中间模型的偏差度小于偏差度阈值，此时就可以将这个中间模型作为构建好的放射评估模型。

[0153] 本发明放射防护评价方法实施方式，其首先获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；然后根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得所述多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；最后根据作业量、所述多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。本发明实施方式通过个人剂量监测数据集以及环境检测数据集，对多个因素数据进行验证和调整，从而使得多个因素数据与个人剂量监测数据以及环境检测数据相关，提高多个因素数据的可信度与可靠性，基于调整后的多个因素数据做出放射防护评价结果，因此，保证了评价的准确性。

[0154] 应理解，上述实施方式中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施方式的实施过程构成任何限定。

[0155] 以下为本发明的装置实施方式，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施方式。

[0156] 图3是本发明实施方式提供的放射防护评价装置功能框图，参照图3，放射防护评价装置包括：数据获取模块301、数据调整模块302以及放射防护评价模块303，其中：

[0157] 数据获取模块301，用于获取个人剂量监测数据集、表征工作场所辐射量的环境检测数据集以及表征影响放射防护的多个因素数据；

[0158] 数据调整模块302，用于根据所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集，对所述多个因素数据进行验证和调整，以使得所述多个因素数据表征的影响与所述个人剂量监测数据集以及所述环境检测数据集表征的防护结果相关联；

[0159] 放射防护评价模块303，用于根据作业量、所述多个因素数据以及表征设备性能的设备状态数据集，对放射防护做出评价。

[0160] 图4是本发明实施方式提供的终端的功能框图。如图4所示，该实施方式的终端4包括：处理器400和存储器401，所述存储器401中存储有可在所述处理器400上运行的计算机程序402。所述处理器400执行所述计算机程序402时实现上述各个放射防护评价方法、放射防护评估模型构建方法及实施方式中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤103。

[0161] 示例性的，所述计算机程序402可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器401中，并由所述处理器400执行，以完成本发明。

[0162] 所述终端4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端4可包括，但不仅限于，处理器400、存储器401。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端4的示例，并不构成对终端4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端4还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

[0163] 所称处理器400可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器  (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field‑Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0164] 所述存储器401可以是所述终端4的内部存储单元，例如终端4的硬盘或内存。所述存储器401也可以是所述终端4的外部存储设备，例如所述终端4上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器401还可以既包括所述终端4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器401用于存储所述计算机程序402以及所述终端4所需的其他程序和数据。所述存储器401还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

[0165] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施方式中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施方式中的对应过程，在此不再赘述。

[0166] 在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施方式的相关描述。

[0167] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

[0168] 在本发明所提供的实施方式中，应该理解到，所揭露的装置/设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/设备实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

[0169] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

[0170] 另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

[0171] 所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施方式方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法及装置实施方式的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（Read‑Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

[0172] 以上所述实施方式仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施方式技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。