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基于深度学习的临床靶区自动勾画方法、装置及相关设备

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本公开涉及一种基于深度学习的临床靶区自动勾画方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取待处理图像；通过神经网络模型对所述待处理图像进行处理，获得所述待处理图像的临床靶区勾画结果；其中，所述神经网络模型包括至少一个残差模块，每一残差模块包括压缩激励模块。本公开涉及的基于深度学习的临床靶区自动勾画方法、装置、电子设备及计算机可读介质，通过具有残差模块的神经网络模型对待处理图像进行处理，能够获得高准确性和鲁棒性的临床靶区勾画结果。

著录项

公开/公告号CN110517254A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-29

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN201910807660.3
发明设计人吴及;石佳琳;朱海东;吕萍;
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申请日2019-08-29
分类号
代理机构北京律智知识产权代理有限公司;
代理人孙宝海
地址 100084 北京市海淀区清华园1号
入库时间 2024-02-19 16:02:24

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20190829

实质审查的生效
2019-11-29

公开

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