首页> 外国专利> RADIATION THERAPY PLANNING USING DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK

RADIATION THERAPY PLANNING USING DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK

机译:基于深度卷积网络的放射治疗计划

摘要

Systems and methods can include a method for training a deep convolutional neural network to provide a patient radiation treatment plan, the method comprising collecting patient data from a group of patients, the patient data including at least one image of patient anatomy and a prior treatment plan, wherein the treatment plan includes predetermined machine parameters, and training a deep convolution neural network for regression by using the prior treatment plans and the corresponding collected patient data to determine a new treatment plan. Systems and methods can also include a method of using a deep convolutional neural network to provide a radiation treatment plan, the method comprising retrieving a trained deep convolution neural network previously trained on patient data from a group of patients, collecting new patient data, wherein the new patient data includes at least one image of patient anatomy, and determining a new treatment plan for the new patient using the trained deep convolutional neural network for regression, wherein the new treatment plan has a new set of machine parameters.
机译:系统和方法可包括一种用于训练深层卷积神经网络以提供患者辐射治疗计划的方法,该方法包括从一组患者收集患者数据,该患者数据包括至少一个患者解剖图像和先前治疗计划,其中该治疗计划包括预定的机器参数,以及通过使用先前的治疗方案和相应收集的患者数据来训练深度卷积神经网络进行回归,以确定新的治疗方案。系统和方法还可以包括一种使用深度卷积神经网络来提供辐射治疗计划的方法,该方法包括从一组患者中检索先前根据患者数据训练的经过训练的深度卷积神经网络,收集新的患者数据,其中新的患者数据包括患者解剖结构的至少一个图像,以及使用经过训练的深度卷积神经网络为回归确定新患者的新治疗方案,其中新治疗方案具有一组新的机器参数。

著录项

  • 公开/公告号EP3658231B1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-04-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号EP20180752372

  • 发明设计人 HIBBARD LYNDON STANLEY;

    申请日2018-07-23

  • 分类号A61N5/10;G16H20/40;G16H10/60;G16H30/40;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2024-06-14 23:00:19

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号