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申请/专利权人：同济大学
摘要：本申请实施例提供了一种基于Kd‑Net的肿瘤放疗反应预测方法及模型，该方法包括以下步骤：提取肿瘤特征融合形成点云，根据SUV变化梯度对点云进行分类并标注，并划分训练集、验证集及测试集；基于Kd‑Net的网络构架，构建深度学习模型；基于训练集及验证集，对深度学习模型进行训练，调整模型参数；基于优化的模型参数和测试集，对优化的深度学习模型进行性能评估，得到训练好的深度学习模型；将待预测肿瘤数据集输入至训练好的深度学习模型中，预测肿瘤放疗反应。本申请提供的预测方法及模型，能够对肿瘤放疗后是否反应进行预测，从而智能辅助医生调整放疗剂量，对患者实施适应性精准放疗决策，减少放疗对患者的危害，提高医生的工作效率和诊疗质量。
主权项：1.一种基于Kd-Net的肿瘤放疗反应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：提取肿瘤特征融合形成点云，根据SUV变化梯度对所述点云进行分类并标注，并划分训练集、验证集及测试集；基于Kd-Net的网络构架，构建深度学习模型；基于所述训练集及所述验证集，对所述深度学习模型进行训练，调整模型参数，得到优化的深度学习模型和优化的模型参数；基于优化的模型参数和所述测试集，对优化的深度学习模型进行性能评估，得到训练好的深度学习模型；将待预测肿瘤数据集输入至所述训练好的深度学习模型中，预测肿瘤放疗反应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于Kd-Net的肿瘤放疗反应预测方法及模型
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