一种基于在线学习的脑肿瘤CT图像放疗靶区自动勾画方法

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一种基于在线学习的脑肿瘤CT图像放疗靶区自动勾画方法
申请号:CN202510187245
申请日期:2025-02-20
公开号:CN120182593A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于在线学习的脑肿瘤CT图像放疗靶区自动勾画方法,包括:对脑肿瘤CT图像进行预处理;通过完成初始训练的深度学习语义分割模型对预处理的脑肿瘤CT图的分割,获取具有第一标签的预测靶区;对预测靶区进行人工微调确认,获取具有第一标签和第二标签的确认靶区;将第一标签和第二标签进行对比,判断对比结果是否满足设定条件,若对比结果满足设定条件,利用在线学习策略对深度学习语义分割模型进行增量更新训练,否则将该确认靶区保存为增量训练样本;利用训练好的深度学习语义分割模型对脑肿瘤CT图像进行勾画,获取最终靶区。本发明实现高效、精准、动态适应的肿瘤靶区勾画。
技术关键词
靶区自动勾画方法 深度学习语义分割 在线 标签 增量更新 语义分割模型 非局部均值法 CT图像噪声 样本 模型超参数 因子 速率 分辨率 数据 索引 肿瘤 滤波 标记