一种基于量子经典混合卷积神经网络的放疗剂量预测方法

本申请提出一种基于量子经典混合卷积神经网络的放疗剂量预测方法，涉及医学图像处理领域，该方法包括：获取计划靶区、危及器官和CT图像，基于所述影像生成距离图像，将所有图像整合为一张四通道图像，并将该四通道图像输入量子经典混合卷积神经网络的编码器进行卷积处理，提取多尺度特征；将所述特征图通过跳跃连接输入至两支经典混合卷积神经网络的解码器，进一步处理以获得剂量预测结果。