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申请/专利权人：华硼中子科技(杭州)有限公司
摘要：本发明公开了一种硼中子俘获治疗计划疗效预测模型构建方法和装置，所述方法包括：采集不同变化因子信息及对应的剂量分布数据和硼浓度数据，得到训练数据集；基于训练数据集驱动特征提取网络训练，提取不同变化因子信息对应的初始剂量分布特征和初始硼浓度特征，作为深层神经网络的第一特征输入，得到优化后的剂量分布特征和硼浓度特征；基于医学影像信息构建物理模型，对优化后的剂量分布特征和硼浓度特征进行评估，得到BNCT剂量覆盖特征和BNCT硼浓度变化特征，将其作为深层神经网络的第二特征输入，进行网络参数更新及迭代；基于训练完成的特征提取网络和深层神经网络建立预测模型。本发明可为硼中子俘获治疗计划的制定与优化提供有效指导和支持。
主权项：1.一种硼中子俘获治疗计划疗效预测模型构建方法，其特征在于，包括：采集不同治疗计划制定时以及治疗过程中的变化因子信息，并获取对应不同变化因子信息的剂量分布数据和硼浓度数据，进行预处理得到训练数据集，所述变化因子信息包括辐照信息、硼药信息或多维度照射任务中的至少一种；基于所述训练数据集驱动特征提取网络训练，使用训练完成的特征提取网络提取不同变化因子信息对应的初始剂量分布特征和初始硼浓度特征，将其作为深层神经网络的第一特征输入，深层神经网络输出优化后的剂量分布特征和硼浓度特征；基于医学影像信息构建物理模型，包括基于医学影像信息获得观测序列、体素模型及危及器官掩膜和和硼浓度分布，使用物理模型对所述优化后的剂量分布特征和硼浓度特征进行评估，得到BNCT剂量覆盖特征和BNCT硼浓度变化特征；将所述BNCT剂量覆盖特征和BNCT硼浓度变化特征作为所述深层神经网络的第二特征输入，基于所述第二特征输入进行所述深层神经网络的网络参数更新及迭代，完成深层神经网络训练；基于训练完成的特征提取网络和深层神经网络建立硼中子俘获治疗计划疗效预测模型。
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