基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画方法

基本信息

申请号	CN202110772940.2	申请日	-
公开（公告）号	CN113288193A	公开（公告）日	2021-08-24
申请公布号	CN113288193A	申请公布日	2021-08-24
分类号	A61B6/03（2006.01）I;A61B6/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06T3/60（2006.01）I;G06T7/11（2017.01）I	分类	医学或兽医学；卫生学;
发明人	魏军;蒋雪;田孟秋;谢培梁	申请（专利权）人	广州柏视医疗科技有限公司
代理机构	北京兴智翔达知识产权代理有限公司	代理人	郭卫芹
地址	510530广东省广州市黄埔区玉岩路12号一期办公楼306室
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的CT影像乳腺癌临床靶区的自动勾画方法，包括：数据采集：首先从医院采集乳腺癌患者接受放疗前的CT影像以及医生手动勾画的临床靶区的轮廓数据；数据预处理：对采集的临床靶区的轮廓数据进行预处理后，按照8:2的比例划分为训练集和测试集；模型训练：将预处理之后的训练集送入搭建的卷积神经网络中进行模型训练，当测试集的损失函数达到最小时，停止训练；以及预测结果融合：利用上述模型进行预测可得到颈部引流区的掩膜、乳房靶区的掩膜及内乳引流区的掩膜，将上述三个掩膜进行后处理融合成一个整体的乳腺癌临床靶区。本发明的自动勾画方法能够减少放疗时医生勾画乳腺癌靶区的时间，并可提高医生勾画结果的一致性。