[发明专利]基于深度神经网络的放疗剂量自动预测方法有效
| 申请号： | 202110207866.X | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN112546463B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 章毅;柏森;胡俊杰;宋莹;王强;余程嵘 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | A61N5/10 | 分类号： | A61N5/10 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及放疗中的剂量预测领域，提出一种基于深度神经网络的放疗剂量自动预测方法，包括如下步骤：首先，获取患者的CT图像；其次，基于CT图像勾画患者的靶区以及危及器官；然后，计算患者的非调制剂量，其中，非调制剂量用于提供全局信息；然后，基于CT图像、靶区、危及器官及非调制剂量构建基于深度神经网络的剂量预测模型；最后，利用基于深度神经网络的剂量预测模型对放疗剂量进行自动预测。本发明能够基于基于深度神经网络自动预测患者剂量分布，该过程不需要人工提取特征或设定参数，预测得到的剂量分布可加速患者的放疗计划制定，并且，模型在输入部分采用了非调制剂量，能够提供更多全局信息用于精准预测剂量分布情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 放疗 剂量 自动 预测 方法 | ||
【主权项】：
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