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申请/专利权人：戴建荣;刘志强

摘要：本发明提供一种放疗计划危及器官剂量体积直方图的预测方法和装置，确定用于模型训练的感兴趣区的解剖结构图和感兴趣危及器官的剂量面积直方图；确定预测模型；将新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图输入所述预测模型进行预测，得到新患者危及器官剂量体积直方图，本发明预测耗时短，准确度高，适用于具有多种处方剂量的靶区和多种不同的危及器官解剖结构的患者；不局限于肿瘤类型，能够对不同肿瘤类型进行预测，临床应用范围较广；本发明能够实现个体化逆向计划初始目标函数自动化设置以及计划质量检查，提高放疗计划设计质量并缩短设计时间，解决精准放疗计划设计耗时和计划质量差异大的问题。

主权项：1.一种放疗计划危及器官剂量体积直方图的预测方法，其特征在于，包括：步骤1：基于专家放疗计划医学影像数据库中CT图像以及感兴趣区的解剖结构图和剂量分布图确定用于模型训练的感兴趣区的解剖结构图和感兴趣危及器官的剂量面积直方图；步骤2：将所述用于模型训练的感兴趣区的解剖结构图和感兴趣危及器官的剂量面积直方图输入深度学习网络进行训练，得到预测模型；步骤3：基于新患者放疗计划医学影像中CT图像和感兴趣区的解剖结构图确定新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图，并将所述新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图输入所述预测模型进行预测，得到新患者危及器官剂量体积直方图；其中，所述步骤3具体包括以下步骤：步骤3-1：在所述新患者放疗计划医学影像CT图像中勾画感兴趣区的解剖结构，基于CT图像和感兴趣区的解剖结构图对感兴趣区解剖结构进行解析，得到三维矩阵形式的感兴趣区解剖结构，并对所述三维矩阵形式的感兴趣区解剖结构进行标签化处理，得到标签化的感兴趣区解剖结构；步骤3-2：基于所述标签化的感兴趣区解剖结构获取新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图，所述新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图包括靶区与感兴趣危及器官、靶区、感兴趣危及器官；步骤3-3：将所述新患者标签化的感兴趣区的解剖结构图输入所述预测模型，生成新患者危及器官剂量面积分布，并对所述新患者危及器官剂量面积分布进行取整处理；步骤3-4：将所述新患者危及器官剂量面积分布进行逐层累加得到剂量体积分布，并基于所述剂量体积分布确定新患者危及器官剂量体积直方图。

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权利要求：

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