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基于深度学习的直肠癌放疗计划自动化设计方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的直肠癌放疗计划自动化设计方法,所述方法包括搭建用于深度学习的U‑Net神经网络,建立病例数据库,所述病例数据库为直肠癌的临床调强放疗计划数据;对所述病例数据库进行深度学习,以训练U‑Net神经网络;将CT定位数据的img文件传输给训练后的U‑Net神经网络,以获得经U‑Net神经网络输出的预测靶区和预测剂量分布;根据所述预测靶区和所述预测剂量分布获取剂量目标函数;使用Pinnacle计划系统根据所述预测靶区和所述剂量目标函数设计放疗计划。由此可见,本发明的基于深度学习的直肠癌放疗计划自动化设计方法集成了靶区勾画技术、剂量预测技术以及自动计划技术,结合Pinnacle计划系统实现了个体化放疗计划的全自动设计流程。

著录项

  • 公开/公告号CN110349665A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-10-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学附属肿瘤医院;

    申请/专利号CN201910585772.9

  • 发明设计人 胡伟刚;

    申请日2019-07-01

  • 分类号

  • 代理机构上海容慧专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人于晓菁

  • 地址 200032 上海市徐汇区东安路270号

  • 入库时间 2024-02-19 14:58:18

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/20 申请日:20190701

    实质审查的生效

  • 2019-10-18

    公开

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