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一种基于方向性损失的放疗剂量模型自动调参方法，包括：克隆源物理模型生成独立克隆模型；将剂量体素划分为高剂量开放区、边缘梯度区、低剂量泄漏区和极低剂量区，计算各区域有符号平均剂量误差并构建方向性总损失；以该损失为优化目标，采用高斯过程代理模型结合期望改进准则选择下一候选参数，并在迭代中设置噪声容忍阈值和信任域自适应调整策略；达到停止条件后通过独立验证计划集确认泛化效果并输出优化摘要。既保留了Gamma通过率的临床验收价值，通过方向性损失提供明确的参数调整方向，结合代理模型优化策略显著减少了昂贵剂量计算次数，实现了高效、可解释、可审计的放疗剂量模型自动调参。

本发明涉及医疗软件测试技术领域，公开了一种放射治疗剂量计算软件的批量测试验证方法与系统，包括：读取测试参数文件，在内存中构建控制测试流程的离散状态机；遍历目录筛选测试计划，并与基准测量数据绑定生成任务队列；提取测试计划的设备属性集进行比对检索，确定目标物理模型；绕过软件用户界面，通过通信模块发送计算请求并获取任务标识；基于任务标识对后台状态进行异步退避轮询，基于时间戳校验提取评价指标数据；将执行结果增量写入状态文件用于断点持久化，汇总输出测试验证报表。本发明解决了传统依赖屏幕识别与模拟键鼠的测试脚本易受外部干扰崩溃、并发结果易混淆等问题，提高了大规模验证的容错恢复能力与数据准确性。