[发明专利]针对基于深度迁移学习的放射疗法处理计划的方法和系统在审
| 申请号： | 201980084493.2 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN113272909A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | H·拉克索南;S·P·珀图;J·诺德;J·施雷伊尔;T·洛克拉 | 申请（专利权）人： | 瓦里安医疗系统国际股份公司 |
| 主分类号： | G16H20/40 | 分类号： | G16H20/40;G16H30/40 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 瑞士斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 提供了用于放射疗法处理计划的深度迁移学习的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获得(310)基础深度学习引擎，其被预训练以执行基础放射疗法处理计划任务；以及基于基础深度学习引擎，生成目标深度学习引擎以执行目标放射疗法处理计划任务。目标深度学习引擎可以通过以下方式处理生成：在基础深度学习引擎的多个基础层中配置(330)可变基础层，并且通过修改可变基础层来生成(340)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。备选地或附加地，目标深度学习引擎可通过以下方式处理生成：在多个基础层中配置(350)不变基础层，并且基于使用不变基础层所生成的特征数据生成(360)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 基于 深度 迁移 学习 放射疗法 处理 计划 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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