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公开(公告)号：CN117442889A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311602852.3
申请日：2023-11-28
Applicant: 安徽大学
IPC: A61N5/10
Abstract: 本发明公开了一种基于剂量分层的深度神经网络的调强放射剂量预测方法，包括：1、对数据进行预处理；2、全局剂量预测模块用于训练得到全局粗剂量预测模型，并得到粗略的剂量预测分布图；3、分层剂量预测模板用于分层训练得到局部精确剂量预测的各个子模型，并通过不同层的子模型得到精确的各分层剂量分布；4将最后各分层子模型得到的精确预测结果，进行集成拼接，得到最终的剂量分布。本发明通过将整个图像空间的剂量预测分解为一组基于剂量强度分层的预测任务，细化网络相对更容易学习每个分层区域的特征，从而得到更精确预测的剂量分布的同时，能够避免冷点热点问题，保留更多的医学特征，使预测的剂量分布图更加贴合实际应用。
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