[发明专利]基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画系统有效
| 申请号： | 202110772940.2 | 申请日： | 2021-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN113288193B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 魏军;蒋雪;田孟秋;谢培梁 | 申请（专利权）人： | 广州柏视医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/60;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京兴智翔达知识产权代理有限公司 11768 | 代理人： | 郭卫芹 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画系统，包括：数据采集：首先从医院采集乳腺癌患者接受放疗前的CT影像以及医生手动勾画的临床靶区的轮廓数据；数据预处理：对采集的临床靶区的轮廓数据进行预处理后，按照8:2的比例划分为训练集和测试集；模型训练：将预处理之后的训练集送入搭建的卷积神经网络中进行模型训练，当测试集的损失函数达到最小时，停止训练；以及预测结果融合：利用上述模型进行预测可得到颈部引流区的掩膜、乳房靶区的掩膜及内乳引流区的掩膜，将上述三个掩膜进行后处理融合成一个整体的乳腺癌临床靶区。本发明的自动勾画系统能够减少放疗时医生勾画乳腺癌靶区的时间，并可提高医生勾画结果的一致性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 ct 影像 乳腺癌 临床 自动 勾画 系统 | ||
【主权项】：
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