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DETERMINING BEAM MODEL PARAMETERS USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

机译:使用深卷积神经网络确定梁模型参数

摘要

Systems and methods can include training a deep convolutional neural network model to provide a beam model for a radiation machine, such as to deliver a radiation treatment dose to a subject. A method can include determining a range of parameter values for at least one parameter of a beam model corresponding to the radiation machine, generating a plurality of sets of beam model parameter values, wherein one or more individual sets of beam model parameter values can include a parameter value selected from the determined range of parameter values, providing a plurality of corresponding dose profiles respectively corresponding to respective individual sets beam model parameter values in the plurality of sets of beam model parameter values, and training the neural network model using the plurality of beam models and the corresponding dose profiles.
机译:系统和方法可以包括训练深度卷积神经网络模型以提供用于辐射机器的射束模型,例如将辐射治疗剂量输送给受试者。一种方法可以包括确定用于与辐射机器相对应的射束模型的至少一个参数的参数值的范围,生成多组射束模型参数值,其中一个或多个射束模型参数值的单独集合可以包括:从确定的参数值范围中选择参数值,提供分别与多组射束模型参数值中的各个单独的射束模型参数值相对应的多个相应剂量分布,并使用多个射束训练神经网络模型模型和相应的剂量曲线。

著录项

  • 公开/公告号WO2019113234A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-06-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ELEKTA INC.;

    申请/专利号WO2018US64102

  • 发明设计人 HISSOINY SAMI;

    申请日2018-12-05

  • 分类号A61N5/10;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:54:24

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