基于深度学习的器官自动勾画方法、装置及放射治疗设备
公开
摘要
本发明公开基于深度学习的器官自动勾画方法、装置及放射治疗设备，器官自动勾画方法具体包括以下步骤：S1：采集获取病人的CT影像；S2：对S1采集的CT影像进行预处理；S3：将S2得到的预处理后的CT影像输入大器官深度学习网络模型，得到大器官的勾画结果；S4：将S2得到的预处理后的CT影像以及S3得到的大器官的勾画结果整合后一起输入小器官深度学习网络模型，得到小器官的勾画结果；S5：结合S3得到的大器官的勾画结果和S4得到的小器官的勾画结果，生成病人的器官勾画，实现器官的自动勾画。本发明使用神经网络先对简单的大器官勾画进行预测，然后通过整合CT影像和大器官的勾画结果，对比较困难的小器官勾画进行预测，大大提升了小器官的勾画精度。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的器官自动勾画方法、装置及放射治疗设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114566253A
申请号 ：
CN202210230078.7
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
费旋珈罗勇琛姚毅
申请人 ：
苏州雷泰医疗科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市工业园区金胜路3号
代理机构 ：
苏州华博知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄丽莉
优先权 ：
CN202210230078.7
主分类号 ：
G16H20/40
IPC分类号 ：
G16H20/40 G16H30/40 G06N3/04 G06N3/08 G06Q10/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H20/00
特别适用于治疗或健康改善计划的ICT，例如用于处理处方，用于引导治疗或监测患者对医嘱的执行
G16H20/40
涉及机械、辐射或侵入式治疗，例如手术、激光治疗、透析或针灸
法律状态
2022-05-31 ：
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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