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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明公开了一种用于宫颈癌近距离放疗的临床靶区自动分割方法及系统，涉及医学图像分割技术领域，包括：获取待分割的三维CT图像数据和标注；对数据集中的CT图像进行预处理；构建用于临床靶区自动分割的深度学习分割模型，深度学习分割模型基于U‑Net的端到端对称结构，包括基于Transformer和CNN的混合编码器和基于金字塔级联结构的解码器；深度学习分割模型的输入为预处理后的CT图像及其对应的靶区标签，深度学习分割模型的输出为临床靶区分割结果；基于数据集划分出的训练数据训练深度学习分割模型；利用训练好的深度学习分割模型进行临床靶区分割。本发明能够实现自动化CTV分割，显著减少人为错误对靶区规划精确度的影响。
主权项：1.一种用于宫颈癌近距离放疗的临床靶区自动分割方法，其特征在于，包括：获取待分割的三维计算机X线断层扫描CT图像数据和标注，所述CT图像包含待识别的宫颈癌靶区及其周围的结构信息，从所述标注中提取出靶区标签，并进行数据集划分；对所述数据集中的CT图像进行预处理；构建用于临床靶区自动分割的深度学习分割模型，所述深度学习分割模型基于医学图像分割的卷积神经网络U-Net的端到端对称结构，包括基于Transformer和卷积神经网络CNN的混合编码器和基于金字塔级联结构的解码器；所述深度学习分割模型的输入为预处理后的CT图像及其对应的靶区标签，所述深度学习分割模型的输出为临床靶区分割结果；基于所述数据集划分出的训练数据训练所述深度学习分割模型；利用训练好的所述深度学习分割模型进行临床靶区分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种用于宫颈癌近距离放疗的临床靶区自动分割方法及系统
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