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申请/专利权人：湖南省肿瘤医院
摘要：本发明属于放射治疗技术技术领域，公开了一种基于机器学习和放射组学特征的多中心调强放疗个体化剂量验证方法，本发明基于机器学习和放射组学特征来构建调强放疗个体化剂量验证预测模型，该剂量验证预测模型采用SHAP值方法进行特征选择，并对四种机器学习方法构建的模型进行性能评估，筛选出具备最佳性能特点的预测模型；构建的预测模型是基于IMRT与VMAT不同放疗技术、多家医院样本数据来实施的，并且经过多中心验证测试的。提升了预测模型的通用性、适用性；采用基于多中心调强放疗计划样本的数据来构建的具备泛化性能且适用于多个医疗机构的调强放疗剂量验证预测模型，可以显著提升放疗计划质量和工作效率。
主权项：1.一种基于机器学习和放射组学特征的多中心调强放疗个体化剂量验证方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，数据收集与整理；步骤二，数据集划分与特征选择；步骤三，模型训练与评估；步骤四，模型输出解释；步骤五，模型建立及验证测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南省肿瘤医院 一种多中心调强放疗个体化剂量验证方法及系统
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