基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统

本发明涉及一种基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统，属于医疗数据处理技术领域。该方法包括：获取患者的肿瘤剂量数据、基本信息以及肿瘤诊断信息；肿瘤剂量数据包括医生在患者放疗前根据患者的肿瘤诊断信息所制定；基本信息至少包括患者的年龄；基于肿瘤剂量数据，获取患者的剂量体积直方图；基于剂量体积直方图，获取患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量；将患者的正常组织的体积参数和生物等效剂量，患者的基本信息、肿瘤诊断信息输入至基于深度学习构建的正常组织损伤概率预测模型中，得到患者的正常组织的损伤概率。相较于传统的统计学模型或经验公式，该方式的预测精度更高，能够更加准确地评估正常组织的损伤概率。