一种基于大语言模型的放疗目标体积识别方法

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一种基于大语言模型的放疗目标体积识别方法
申请号:CN202511138597
申请日期:2025-08-14
公开号:CN121033461A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及图像识别技术领域,尤其涉及一种基于大语言模型的放疗目标体积识别方法,该方法包括以下步骤:采集放疗目标图像及历史数据,将目标图像转换为灰度图并分离背景,提取目标平面轮廓,基于轮廓裁切目标斑块图像,进行纹理剖解生成目标纹理特征,结合纹理和轮廓信息,推测目标的病理状态,利用预设大语言模型计算目标病理状态与历史数据的特征相似度,匹配出相似病理状态的历史放疗目标合集,通过轮廓匹配筛选历史轮廓一致的数据,提取对应的放疗参数及体积信息,实现精准放疗目标参数的识别与分析。本发明提升了目标体积识别的自动化水平与智能化程度,减少人工干预需求,提高识别效率和准确度。
技术关键词
体积识别方法 大语言模型 结构纹理图像 斑块 生成结构 轮廓区域 纹理结构 轮廓特征 语义向量 语义特征 轮廓查询 图像识别技术 滤波 数据 参数 轮廓识别 轮廓信息