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SYSTEM AND METHOD FOR RESPIRATION-GATED RADIOTHERAPY EVALUATION USING MACHINE LEARNING

机译:使用机器学习的呼吸门控放射治疗评估的系统和方法

摘要

An embodiment of the present invention is a signal acquisition unit for obtaining a first beam signal including a first respiration signal and radiation irradiation information during respiratory interlocking radiation treatment from a radiation treatment system, the obtained first respiration signal and the second A second respiration signal and a second beam signal obtained by a learning unit and the signal acquisition unit for machine learning a respiration-linked radiation therapy evaluation model based on a 1 beam signal, and the respiration-linked radiation therapy evaluation model to the patient based on the evaluation model It provides a respiratory-linked radiation therapy evaluation system using machine learning, including a determination unit for determining whether or not the respiratory-linked radiation therapy is suitable for the patient.
机译:本发明的一个实施例是用于获得包括在辐射处理系统的呼吸互联辐射处理期间包括第一呼吸信号和辐射照射信息的第一光束信号,所获得的第一呼吸信号和第二呼吸信号和第二呼吸信号和第二呼吸信号由学习单元获得的第二光束信号和用于基于1个光束信号的机器学习呼吸链接的放射治疗评估模型的信号获取单元,以及基于评估模型的患者呼吸链接的放射治疗评估模型提供使用机器学习的呼吸连接的放射治疗评估系统,包括确定呼吸连接的放射治疗是否适合患者的确定单元。

著录项

  • 公开/公告号KR102273862B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-07-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 사회복지법인 삼성생명공익재단;

    申请/专利号KR20190059703

  • 发明设计人 주상규;

    申请日2019-05-21

  • 分类号A61N5/10;A61N5/01;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 20:05:17

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