[发明专利]一种基于神经网络模型生成内大体靶区的方法和系统有效
| 申请号： | 202110393787.2 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113129327B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 马圆圆;戴中颖;刘新国;张晖;李强 | 申请（专利权）人： | 中国科学院近代物理研究所 |
| 主分类号： | G06T7/187 | 分类号： | G06T7/187;G06T7/136;G06T7/194;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 赵悦 |
| 地址： | 730000 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明属于放射性治疗技术领域，涉及一种基于神经网络模型生成内大体靶区的方法和系统，包括以下步骤：S1根据获得的4D‑CT图像勾画所有呼吸时相上的肿瘤靶区轮廓；S2生成代表内大体靶区的二值图像；S3将4D‑CT图像和二值图像输入卷积神经网络模型，对模型进行训练；S4将新患者的4D‑CT图像带入训练好的卷积神经网络模型，获得模型输出值；S5对模型输出值进行连通区域处理，生成最终的内大体靶区数据。其根据输入患者所有时相的4D‑CT图像数据，直接生成内大体靶区数据，解决临床勾画中耗时费力、重复性较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模型 生成 大体 方法 系统 | ||
【主权项】：
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