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龍圖騰網恭喜上海科技大學申請的專利基于深度學習的放療計劃中劑量分布圖生成方法、裝置、終端及介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115424699B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211041230.3，技術領域涉及：G16H20/40；該發(fā)明授權基于深度學習的放療計劃中劑量分布圖生成方法、裝置、終端及介質是由沈定剛;滕琳;王斌設計研發(fā)完成，并于2022-08-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的放療計劃中劑量分布圖生成方法、裝置、終端及介質在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┗谏疃葘W習的放療計劃中劑量分布圖生成方法、裝置、終端及介質，本發(fā)明在級聯(lián)的基礎上加入擬合出的射線束分割掩膜，將預測一個劑量分布圖肢解為預測多個沿著射線束方向的劑量分布圖，然后將多個方向的劑量分布圖融合為一個劑量分布圖通過多射線束投票機制。此種方法可以使網絡有效地學習預測出射線束方向的劑量分布。進一步開發(fā)了一種新穎的損失函數(shù)，將臨床中靶區(qū)和危機器官區(qū)域的劑量評價指標作為損失函數(shù)，可以使預測出的劑量分布圖在靶區(qū)和危機器官區(qū)域的劑量更加符合臨床治療標準。

本發(fā)明授權基于深度學習的放療計劃中劑量分布圖生成方法、裝置、終端及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的放療計劃中劑量分布圖生成方法，其特征在于，包括：獲取包含有CT圖像、計劃靶區(qū)掩膜、危及器官掩膜的數(shù)據集，并輸入基于編碼器和解碼器結構的第一神經網絡模型中進行預測，以得到對應的粗糙劑量分布圖；提取所述數(shù)據集中的計劃靶區(qū)掩膜以得到多個射線束方向的射線束分割掩膜，其過程包括：從所述計劃靶區(qū)掩膜中提取計劃靶區(qū)的邊界以二維切片的形式得到二維邊界切片；根據多個預設角度，在所述二維切片上按照各預設角度勾勒兩條計劃靶區(qū)掩膜切線，所述兩條計劃靶區(qū)掩膜切線間的區(qū)域為該預設角度的射線束分割掩膜；將全部二維的射線束分割掩膜進行堆疊后得到三維射線束分割掩膜；將所述CT圖像、計劃靶區(qū)掩膜、危及器官掩膜、所述粗糙劑量分布圖及多個射線束分割掩膜，輸入基于編碼器和解碼器結構的第二神經網絡模型中，以得到與所述多個射線束分割掩膜區(qū)域對應的多個精細劑量分布圖；根據投票機制將所述多個精細劑量分布圖融合生成用于預測靶區(qū)區(qū)域和危及器官區(qū)域的劑量的融合后的劑量分布圖，所述投票機制包括：每個體素的劑量值由穿過該體素的射線束分割掩膜區(qū)域預測的劑量值所決定；若一體素由單個射線束分割掩膜穿過，則其劑量值僅由此射線束分割掩膜對應的體素劑量值所決定；若一體素由多個射線束分割掩膜穿過，則其劑量值由該些多個射線束分割掩膜對應的體素劑量值進行平均投票所決定。

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