基于深度学习的宫颈癌靶区自动勾画系统

本发明涉及医疗影像处理技术领域，尤其为基于深度学习的宫颈癌靶区自动勾画系统，包括数据采集模块、深度学习模型构建模块、模型训练与优化模块和自动勾画与剂量计算模块，数据采集模块确定入组标准和排除标准，采集并处理患者CT图像、专家勾画结果及剂量分布图，划分数据集；深度学习模型构建模块含分割与配准模型构建单元，分别搭建网络结构并设置参数；模型训练与优化模块利用训练集训练模型，采用数据变换策略扩充数据量，依验证集结果调整模型；自动勾画与剂量计算模块运用训练好的模型进行自动勾画和剂量计算。本发明，提高勾画效率与一致性，提升勾画准确性，准确计算累积剂量，有助于宫颈癌放疗的精准化、标准化，提高放疗质量。