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System and method for learning radiation therapy treatment planning model and predicting radiation therapy dose distribution

机译:学习放射治疗治疗计划模型并预测放射治疗剂量分布的系统和方法

摘要

The present disclosure relates to systems and methods for formulating radiation therapy treatment plans through the use of machine learning approaches and neural network components. A neural network is trained using one or more 3D medical images, one or more 3D anatomical maps, and one or more dose distributions to predict a fluence map or dose map . During training, the neural network receives an expected dose distribution determined by the neural network that is compared to the expected dose distribution. The comparison is repeated until a predetermined threshold is achieved. A trained neural network is then used to provide a three-dimensional dose distribution. [Selection] Figure 1
机译:本公开涉及用于通过使用机器学习方法和神经网络组件来制定放射疗法治疗计划的系统和方法。使用一个或多个3D医学图像,一个或多个3D解剖图以及一个或多个剂量分布来训练神经网络,以预测注量图或剂量图。在训练期间,神经网络接收由神经网络确定的预期剂量分布,并将其与预期剂量分布进行比较。重复比较直到达到预定阈值。然后,将训练有素的神经网络用于提供三维剂量分布。 [选择]图1

著录项

  • 公开/公告号JP2019526380A

    专利类型

  • 公开/公告日2019-09-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 エレクタ、インク.;

    申请/专利号JP20190513074

  • 发明设计人 ヒバード リンドン エス;

    申请日2017-08-11

  • 分类号A61N5/10;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-21 12:22:36

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