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龙图腾网恭喜上海科技大学申请的专利基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115424699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211041230.3，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质是由沈定刚;滕琳;王斌设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请提供基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质，本发明在级联的基础上加入拟合出的射线束分割掩膜，将预测一个剂量分布图肢解为预测多个沿着射线束方向的剂量分布图，然后将多个方向的剂量分布图融合为一个剂量分布图通过多射线束投票机制。此种方法可以使网络有效地学习预测出射线束方向的剂量分布。进一步开发了一种新颖的损失函数，将临床中靶区和危机器官区域的剂量评价指标作为损失函数，可以使预测出的剂量分布图在靶区和危机器官区域的剂量更加符合临床治疗标准。

本发明授权基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的放疗计划中剂量分布图生成方法，其特征在于，包括：获取包含有CT图像、计划靶区掩膜、危及器官掩膜的数据集，并输入基于编码器和解码器结构的第一神经网络模型中进行预测，以得到对应的粗糙剂量分布图；提取所述数据集中的计划靶区掩膜以得到多个射线束方向的射线束分割掩膜，其过程包括：从所述计划靶区掩膜中提取计划靶区的边界以二维切片的形式得到二维边界切片；根据多个预设角度，在所述二维切片上按照各预设角度勾勒两条计划靶区掩膜切线，所述两条计划靶区掩膜切线间的区域为该预设角度的射线束分割掩膜；将全部二维的射线束分割掩膜进行堆叠后得到三维射线束分割掩膜；将所述CT图像、计划靶区掩膜、危及器官掩膜、所述粗糙剂量分布图及多个射线束分割掩膜，输入基于编码器和解码器结构的第二神经网络模型中，以得到与所述多个射线束分割掩膜区域对应的多个精细剂量分布图；根据投票机制将所述多个精细剂量分布图融合生成用于预测靶区区域和危及器官区域的剂量的融合后的剂量分布图，所述投票机制包括：每个体素的剂量值由穿过该体素的射线束分割掩膜区域预测的剂量值所决定；若一体素由单个射线束分割掩膜穿过，则其剂量值仅由此射线束分割掩膜对应的体素剂量值所决定；若一体素由多个射线束分割掩膜穿过，则其剂量值由该些多个射线束分割掩膜对应的体素剂量值进行平均投票所决定。

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