基于智能学习的调强放疗计划剂量学指征项预测方法[发明专利]
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专利名称：基于智能学习的调强放疗计划剂量学指征项预测方法
专利类型：发明专利
发明人：宋婷,周凌宏,吴艾茜,孔繁图,郭芙彤
申请号：CN201810450873.0
申请日：20180511
公开号：CN108899093A
公开日：
20181127
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种调强放疗计划中剂量学指征项的预测方法，步骤如下：(1)收集有效的调强放疗计划数据形成病例数据库；(2)计算患者危及器官的与靶区距离微分分布图(dDTH)作为患者的几何特征；(3)确定感兴趣的剂量学指征项；(4)建立患者几何特征和剂量学特征之间的线性关联模型；(5)构建目标函数；(6)使用改进的bagging集成学习算法，以患者几何特征和剂量学特征作为输入，求解目标函数，从而训练出二者的关联模型；(7)使用该线性关联模型预测新患者的计划剂量学指征项值。
通过上述方式，本发明能够实现调强放疗计划的剂量学指征项预测，并可应用于质量控制环节。
申请人：南方医科大学
地址：510515 广东省广州市白云区沙太南路1023号-1063号
国籍：CN
代理机构：北京市诚辉律师事务所
代理人：李静波
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