[发明专利]一种智能放疗计划方法、设备和存储介质在审
| 申请号： | 201711455588.X | 申请日： | 2017-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109979564A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 李贵 | 申请（专利权）人： | 北京连心医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H20/40 | 分类号： | G16H20/40;G16H50/70;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100094 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于放射治疗与计算机技术领域，涉及一种智能放疗计划方法、设备和存储介质。该方法包括步骤：(1)通过计划评估方法筛选理想学习库；(2)通过机器学习方法建立预测理想放射治疗计划的方法：i.通过机器学习方法学习形成神经网络；ii.当新病人影像或者模型导入后，通过第一神经网络完成靶区自动勾画；iii.通过第二神经网络自动预测理想放射治疗计划与理想放射治疗计划结果；(3)计划确定，通过基于剂量计算的计划确定方法或者基于逆向优化方法的计划确定方法实现。本发明能够极速完成放射治疗计划的制定；并且能够自动完成放射治疗计划的制定，大大提高效率；减少医生和物理师的工作负担，缩短了患者的等待时间。 | ||
| 搜索关键词： | 放射治疗计划 神经网络 存储介质 放疗计划 机器学习 计算机技术领域 放射治疗 智能 病人影像 工作负担 剂量计算 计划评估 自动完成 预测 靶区 勾画 筛选 制定 学习 医生 优化 | ||
【主权项】：
1.一种智能放疗计划方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括如下步骤：(1)通过计划评估方法筛选理想学习库；(2)根据筛选得到的理想学习库，通过机器学习方法建立预测理想放射治疗计划的方法：i.通过机器学习方法学习形成第一和第二神经网络；ii.当新病人影像或者模型导入后，通过第一神经网络完成靶区自动勾画；iii.通过第二神经网络自动预测理想放射治疗计划与理想放射治疗计划结果；(3)计划确定，通过基于剂量计算的计划确定方法或者基于逆向优化方法的计划确定方法实现。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京连心医疗科技有限公司，未经北京连心医疗科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711455588.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
