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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开一种基于先验引导对抗扩散模型的放疗剂量预测方法，包括步骤：获取结构图像和剂量图；先验预训练阶段：训练先验编码器，以将结构图像和剂量图编码压缩为先验向量；然后将先验向量集成到具有多级调制卷积块的基于主回归的剂量预测网络中，以达到剂量预测任务；先验生成阶段：固定先验编码器和剂量预测网络的参数，仅以结构图像为条件训练一个大步长的快速对抗性对抗扩散模型，以在潜在空间中生成先验向量，并引导剂量预测网络完成剂量预测任务。本发明有效预测癌症患者的放疗剂量分布，提高预测的精准度，以较低的计算成本进行高质量的预测。
主权项：1.一种基于先验引导对抗扩散模型的放疗剂量预测方法，其特征在于，包括步骤：获取结构图像和剂量图；先验预训练阶段：训练先验编码器，以将结构图像和剂量图编码压缩为先验向量；然后将先验向量集成到具有多级调制卷积块的基于主回归的剂量预测网络中，以达到剂量预测任务；先验生成阶段：固定先验编码器和剂量预测网络的参数，仅以结构图像为条件训练一个大步长的快速对抗性对抗扩散模型，以在潜在空间中生成先验向量，并引导剂量预测网络完成剂量预测任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于先验引导对抗扩散模型的放疗剂量预测方法
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