一种基于多模态CT图像的子宫内膜癌CTV自动勾画方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211352635.9
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06N3/08
申请日期：
2022-11-01
申请人：
北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;北京联影智能影像技术研究院

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专利名称	一种基于多模态CT图像的子宫内膜癌CTV自动勾画方法
申请号	CN202211352635.9	申请日期	2022-11-01
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-29	公开/公告号	CN115409837A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;北京联影智能影像技术研究院	申请人地址	北京市海淀区花园北路49号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）,北京联影智能影像技术研究院	当前权利人	北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）,北京联影智能影像技术研究院
发明人	曲昂;贺树萌;姜伟娟;江萍;王俊杰;郭红燕;赵紫婷
代理机构	北京天达知识产权代理事务所有限公司	代理人	刘丰艺

摘要

一种基于多模态CT图像的子宫内膜癌CTV自动勾画方法，属于图形图像处理技术领域，解决了现有子宫内膜癌CTV勾画准确率低且效率低的问题。方法包括获取多模态CT图像和CTV掩膜图像，基于多模态CT图像和对应的CTV掩膜图像生成训练样本集；基于图像的连通性对训练样本集中的每个CTV掩膜图像进行分段得到每个CTV掩膜图像的多个子掩膜图像；构建模态感知相互学习神经网络模型，基于训练样本集中的多模态CT图像、多模态CT图像对应的CTV掩膜图像以及CTV掩膜的子掩膜图像训练模态感知互学习神经网络模型得到子宫内膜癌CTV分割模型；将待勾画多模态CT图像输入子宫内膜癌CTV分割模型得到待勾画多模态CT图像对应的CTV掩膜图像。实现了子宫内膜癌CTV的准确高效勾画。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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