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申请/专利权人：合肥慧软医疗科技有限公司
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297831A
主分类号：G06T5/70
分类号：G06T5/70;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/74;G06T5/60
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及蒙特卡罗模拟技术领域，解决了光子放射治疗中蒙特卡罗模拟计算患者剂量时速度以及精度较低的技术问题，尤其涉及一种基于神经网络的光子蒙特卡罗剂量去噪方法，该方法包括以下步骤：获取由若干接受IMRT计划患者的病历数据作为样本数据集，并对样本数据集进行初步处理；对初步处理后的样本数据集中的每个病历数据进行独立的MC模拟生成不同光子数的真实剂量分布图，真实剂量分布图包含高光子数的低噪声蒙卡剂量图以及低光子数的高噪声蒙卡剂量图。本发明能够减少低光子数模拟中的噪声，使蒙卡模拟更快、更高效，并整合先进的计算方法，以提高医疗环境中辐射传输模拟的效率和适用性。
主权项：1.一种基于神经网络的光子蒙特卡罗剂量去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取由若干接受IMRT计划患者的病历数据作为样本数据集，并对样本数据集进行初步处理；S2、对初步处理后的样本数据集中的每个病历数据进行独立的MC模拟生成不同光子数的真实剂量分布图，真实剂量分布图包含高光子数的低噪声蒙卡剂量图以及低光子数的高噪声蒙卡剂量图；S3、对若干真实剂量分布图进行线性归一化处理形成训练数据集，并对训练数据集进行增强，然后将训练数据集输入到MCDNet网络中进行训练得到蒙卡去噪网络；S4、以训练数据集中低光子数的高噪声蒙卡剂量图为输入，高光子数的低噪声蒙卡剂量图为标签输入到蒙卡去噪网络中进行训练；S5、将高噪声蒙卡剂量图输入到训练好的蒙卡去噪网络中，得到预测对应高光子数的低噪声剂量图；S6、计算低噪声剂量图与真实剂量分布图的伽马通过率γrrture，和预测剂量图与真实剂量分布图的伽马通过率γrrpredict；若γrrtureγrrpredict，则认为网络预测有效。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥慧软医疗科技有限公司 一种基于神经网络的光子蒙特卡罗剂量去噪方法
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