一种基于深度学习的鼻咽癌靶区自动勾画方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的鼻咽癌靶区自动勾画方法及系统，其方法包括：步骤S1：收集鼻咽癌病人的医学图像并进行预处理，构建数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S2：构建2D‑PE‑GAN网络模型，将训练集和验证集输入2D‑PE‑GAN网络进行训练和优化，直到得到训练好的2D‑PE‑GAN网络；其中，2D‑PE‑GAN网络模型包括：生成器和鉴别器，生成器包括2D‑PE‑Block模块；步骤S3：将测试集输入训练好的2D‑PE‑GAN网络，输出对应鼻咽癌靶区的勾画结果。本发明提供的方法，通过构建全新的2D‑PE‑Block对GAN网络的生成器进行改进，充分利用图像的语义信息，提升网络的学习能力，提高鼻咽癌靶区自动勾画的准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的鼻咽癌靶区自动勾画方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511554A
申请号 ：
CN202210222446.3
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王菲钱立庭任才俊杨立山陈欢欢
申请人 ：
中国科学技术大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市包河区金寨路96号
代理机构 ：
北京科迪生专利代理有限责任公司
代理人 ：
金怡
优先权 ：
CN202210222446.3
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/73 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/774 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220307
申请日 : 20220307
2022-05-17 ：
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。
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