[发明专利]一种基于DVH预测模型的自动预测计划难易程度的方法有效
| 申请号： | 201811596187.0 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109754860B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 文虎儿;朱言庆;姚毅 | 申请（专利权）人： | 苏州雷泰医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H20/40 | 分类号： | G16H20/40;G16H40/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州华博知识产权代理有限公司 32232 | 代理人： | 彭益波 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市工业园区金鸡湖*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于DVH预测模型的自动预测计划难易程度的方法，包括以下步骤：(1)收集同类型癌症病人的勾画数据以及计划数据，利用收集的数据训练危及器官的DVH预测模型；(2)输入新病例的靶区、危及器官的勾画数据，利用训练好的DVH预测模型，预测各危及器官的DVH曲线；(3)依据预测的危及器官DVH曲线，评估计划的难易程度。该方法可以有效将预测计划难易程度的过程自动化，从而使放疗计划分配实现自动化，提高了计划难易程度预测的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dvh 预测 模型 自动 计划 难易 程度 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于DVH预测模型的自动预测计划难易程度的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)收集同类型癌症病人的勾画数据以及计划数据，利用收集的数据训练危及器官的DVH预测模型；(2)输入新病例的靶区、危及器官的勾画数据，利用训练好的DVH预测模型，预测各危及器官的DVH曲线；(3)依据预测的危及器官DVH曲线，评估计划的难易程度。
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