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基于深度神经网络的鼻咽癌放疗靶区自动分割方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的鼻咽癌放疗靶区自动分割方法,属于鼻咽癌放疗靶区自动分割领域。本发明包括:获取患者的CT图像数据,基于CT图像数据勾画鼻咽癌放疗靶区和危及器官,并将勾画后的CT图像数据划分为训练集和验证集;构建深度神经网络分割模型,并对训练集中的训练样本进行预处理,利用预处理后的训练样本训练深度神经网络分割模型,预处理包括将训练样本的数值范围缩小至规定范围和增广训练样本;将验证集中的训练样本的数值范围缩小至规定范围,并输入至训练好的深度神经网络分割模型中,对模型的识别效果进行定量评价。本发明中仅需输入患者的CT图像数据,模型即可在短时间内自动输出鼻咽癌放疗靶区以及危及器官的分割结果。

著录项

  • 公开/公告号CN112270660A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN202011059919.X

  • 发明设计人 柏森;章毅;胡俊杰;宋莹;余程嵘;

    申请日2020-09-30

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T3/40(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/20(20190101);

  • 代理机构51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司;

  • 代理人郝迎宾

  • 地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

  • 入库时间 2023-06-19 09:40:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-09

    授权

    发明专利权授予

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