[发明专利]一种基于域自适应迁移学习的放疗计划剂量分布预测方法在审
| 申请号： | 202210458979.1 | 申请日： | 2022-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN114999662A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 王艳;曹重阳;彭星辰;肖江洪;吴锡;周激流 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H20/40;G06N3/04;G06N3/08;A61N5/10 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 罗旭 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于域自适应迁移学习的放疗计划剂量分布预测方法，包括步骤：步骤1：预训练阶段，利用聚合域数据训练的聚合网络来存储来自源域的放疗计划剂量知识；步骤2：迁移阶段，构建一个与聚合网络具有相同结构的目标网络，同时固定聚合网络的参数；分别从特征级别和图像级别约束目标网络的参数，即通过注意确定的过滤器和确定的样本来更新参数；步骤3,利用目标网络实现放疗计划剂量分布预测。本发明利用域自适应迁移学习减轻数据量的依赖和缓解负迁移问题，从而提高模型的性能和泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 迁移 学习 放疗 计划 剂量 分布 预测 方法 | ||
【主权项】：
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