使用深度卷积神经网络确定束模型参数
授权
摘要
系统和方法可以包括训练深度卷积神经网络模型来提供放射机器的束模型例如以将放射治疗剂量实施至对象。一种方法可以包括：确定与放射机器对应的束模型的至少一个参数的参数值的范围；生成多组束模型参数值，其中，相应的一组或更多组束模型参数值可以包括从所确定的范围的参数值中选择的参数值；提供分别与多组束模型参数值中的相应各组束模型参数值对应的多个相应剂量分布；以及使用多个束模型和相应剂量分布来训练神经网络模型。
基本信息
专利标题 ：
使用深度卷积神经网络确定束模型参数
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111432879A
申请号 ：
CN201880079277.4
公开（公告）日 ：
2020-07-17
申请日 ：
2018-12-05
授权号 ：
CN111432879B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
萨米·希索尼
申请人 ：
医科达有限公司
申请人地址 ：
美国佐治亚州
代理机构 ：
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 ：
杜诚
优先权 ：
CN201880079277.4
主分类号 ：
A61N5/10
IPC分类号 ：
A61N5/10
相关图片
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61N
电疗；磁疗；放射疗；超声波疗
A61N5/00
放射疗
A61N5/10
X射线治疗法，γ射线治疗法；粒子照射疗法
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2020-08-11 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61N 5/10
申请日 : 20181205
申请日 : 20181205
2020-07-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
1、
CN111432879A.PDF
PDF下载
