[发明专利]基于深度神经网络的鼻咽癌放疗靶区自动分割方法有效
| 申请号： | 202011059919.X | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112270660B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 柏森;章毅;胡俊杰;宋莹;余程嵘 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T3/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/42;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 郝迎宾 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的鼻咽癌放疗靶区自动分割方法，属于鼻咽癌放疗靶区自动分割领域。本发明包括：获取患者的CT图像数据，基于CT图像数据勾画鼻咽癌放疗靶区和危及器官，并将勾画后的CT图像数据划分为训练集和验证集；构建深度神经网络分割模型，并对训练集中的训练样本进行预处理，利用预处理后的训练样本训练深度神经网络分割模型，预处理包括将训练样本的数值范围缩小至规定范围和增广训练样本；将验证集中的训练样本的数值范围缩小至规定范围，并输入至训练好的深度神经网络分割模型中，对模型的识别效果进行定量评价。本发明中仅需输入患者的CT图像数据，模型即可在短时间内自动输出鼻咽癌放疗靶区以及危及器官的分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 鼻咽癌 放疗 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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