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基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画方法，包括：数据采集：首先从医院采集乳腺癌患者接受放疗前的CT影像以及医生手动勾画的临床靶区的轮廓数据；数据预处理：对采集的临床靶区的轮廓数据进行预处理后，按照8:2的比例划分为训练集和测试集；模型训练：将预处理之后的训练集送入搭建的卷积神经网络中进行模型训练，当测试集的损失函数达到最小时，停止训练；以及预测结果融合：利用上述模型进行预测可得到颈部引流区的掩膜、乳房靶区的掩膜及内乳引流区的掩膜，将上述三个掩膜进行后处理融合成一个整体的乳腺癌临床靶区。本发明的自动勾画方法能够减少放疗时医生勾画乳腺癌靶区的时间，并可提高医生勾画结果的一致性。

著录项

  • 公开/公告号CN113288193A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广州柏视医疗科技有限公司;

    申请/专利号CN202110772940.2

  • 发明设计人 魏军;蒋雪;田孟秋;谢培梁;

    申请日2021-07-08

  • 分类号A61B6/03(20060101);A61B6/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T3/60(20060101);G06T7/11(20170101);

  • 代理机构11768 北京兴智翔达知识产权代理有限公司;

  • 代理人郭卫芹

  • 地址 510530 广东省广州市黄埔区玉岩路12号一期办公楼306室

  • 入库时间 2023-06-19 12:21:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-01

    授权

    发明专利权授予

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