特許
J-GLOBAL ID：201903001234217797
放射線療法治療計画のモデルを学習して放射線療法の線量分布を予測するためのシステムおよび方法
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
北野 好人
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2019-513074
公開番号（公開出願番号）：特表2019-526380
出願日： 2017年08月11日
公開日（公表日）： 2019年09月19日
要約：
本開示は、機械学習アプローチおよびニューラルネットワーク構成要素の使用を通じて放射線療法治療計画を策定するためのシステムおよび方法に関する。1つまたは複数の三次元医用画像と、1つまたは複数の三次元解剖学的マップと、1つまたは複数の線量分布とを使用してニューラルネットワークがトレーニングされ、フルエンスマップまたは線量マップを予測する。トレーニング中に、ニューラルネットワークは、予想線量分布と比較されるニューラルネットワークによって決定された予想線量分布を受け取る。所定の閾値が達成されるまで比較が反復して行われる。次いで、トレーニングされたニューラルネットワークを利用して三次元線量分布を提供する。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
放射線療法線量を予測するための放射線療法治療システムであって、
1つまたは複数の三次元医用画像を取得するための画像取得装置と、
前記1つまたは複数の三次元医用画像と、ニューラルネットワークモデルと、1つまたは複数の三次元解剖学的マップと、1つまたは複数の三次元線量分布とを格納するための非一時的機械可読媒体と、
前記ニューラルネットワークモデルをトレーニングして、前記1つまたは複数の三次元医用画像と前記1つまたは複数の三次元解剖学的マップに基づいて、フルエンスマップおよび線量マップの少なくとも一方を予測し、前記ニューラルネットワークの予測に基づいて三次元線量分布を生成するように構成された画像処理装置と
を有することを特徴とするシステム。
IPC (1件)：
FI (1件)：
Fターム (2件)：
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