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申请/专利权人：江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)
摘要：本发明提供了一种肺癌IGTV自动勾画方法及系统，该方法通过获取历史的4DCT图像，并逐相位勾画GTV，得到第一GTV，并将勾画结果进行融合，得到历史IGTV；基于历史的4DCT图像，生成对应的AIP图像和MIP图像，并分别勾画GTV，将图像重采样为预设空间分辨率，将相应区域裁剪出来，并将强度归一化；构建attentionUnet网络；根据历史IGTV，对attentionUnet网络进行训练，后将待处理的AIP图像或MIP图像的GTV输入训练好的神经网络模型中，得到目标IGTV，具体的，借助MIP图像或者AIP图像，可以在最大程度上使用4DCT中包含的信息，获取更高的自动勾画精度。
主权项：1.一种肺癌IGTV自动勾画方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史的4DCT图像，对历史的4DCT图像逐相位勾画GTV，得到第一GTV，并将勾画结果进行融合，得到历史IGTV；基于历史的4DCT图像，生成对应的AIP图像和MIP图像，并分别对AIP图像和MIP图像勾画GTV，得到第二GTV和第三GTV；将历史IGTV、AIP图像、MIP图像、第二GTV以及第三GTV重采样为预设空间分辨率，并以第一GTV的中心为基准，设置预设像素尺寸的区域，将历史IGTV、AIP图像、MIP图像、第二GTV以及第三GTV的相应区域裁剪出来，并将强度归一化到0~1范围内；分别构建关于AIP图像和MIP图像的attentionUnet网络，attentionUnet网络中各卷积层的通道数分别为32、64、128、256，其中，针对AIP图像时，对应的attentionUnet网络的输入为AIP图像，输出为第二GTV的融合图像，针对MIP图像时，对应的attentionUnet网络的输入为MIP图像，输出为第三GTV的融合图像；根据所述历史IGTV，分别对关于AIP图像和MIP图像的attentionUnet网络进行训练，得到目标神经网络模型；获取待处理的AIP图像或MIP图像的GTV，并输入对应的目标神经网络模型中，得到目标IGTV。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心) 一种肺癌IGTV自动勾画方法及系统
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