摘要
本发明公开了一种高能X射线Flash放疗人体三维辐射剂量分布重建方法,属于辐射剂量分布的技术领域,其包括:采用X射线照射靶组织,并通过阵列超声换能器采集靶组织产生的声波信号;利用延迟相乘叠加算法构建靶组织中的粗三维辐射剂量沉积图;基于深度卷积神经网络Y‑net优化粗三维辐射剂量沉积图,得到三维辐射剂量沉积图;将三维辐射剂量沉积图与靶组织解剖结构图进行融合,得到靶组织各部位的辐射累积剂量分布图。本发明采用X光声成像结合深度学习的神经网络方法,可以构建高灵敏度与高分辨率的辐射累积剂量分布图,从而反馈引导后续放疗剂量规划。
技术关键词
阵列超声换能器
高能X射线
深度卷积神经网络
声波
解码器
叠加算法
组织
卷积编码器
矩阵
电子计算机断层扫描
分布方法
信号
体积弹性模量
参数
纹理
神经网络方法
物理
线性单元
声成像
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