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    用于放射治疗规划的质量感知持续学习的方法和系统
    2.
    发明授权
    用于放射治疗规划的质量感知持续学习的方法和系统 有权

    公开(公告)号：CN113795303B

    公开(公告)日：2024-10-25

    申请号：CN202080033915.6

    申请日：2020-06-17

    Applicant: 瓦里安医疗系统公司

    Inventor： C·阿德尔谢姆 ,  C·赞科韦斯基 ,  P·乔丹

    IPC: A61N5/10

    Abstract: 提供了用于放射治疗规划的质量感知持续学习的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获取(210)被训练以执行放射治疗规划任务的人工智能(AI)引擎。该方法还可以包括：基于与患者相关联的输入数据，使用AI引擎执行(220)放射治疗规划任务以生成与患者相关联的输出数据；以及获取(230)经修改的输出数据，该经修改的输出数据包括由治疗规划者对输出数据做出的一个或多个修改。该方法还可以包括：基于以下中的至少一项执行(240)质量评估：(a)与经修改的输出数据相关联的第一质量指标数据，以及(b)与治疗规划者相关联的第二质量指标数据。响应于用于接受的决定，可以通过基于经修改的输出数据重新训练AI引擎来生成(260)经修改的AI引擎。

    基于知识的自动图像分割
    4.
    发明授权
    基于知识的自动图像分割 有权

    公开(公告)号：CN108428233B

    公开(公告)日：2022-05-10

    申请号：CN201810325017.2

    申请日：2011-07-21

    Applicant: 瓦里安医疗系统公司

    Inventor： C·赞科韦斯基

    IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/143

    Abstract: 一种用于医疗图像分割的方法。所述方法包括根据本发明的实施方案存取并更新知识库。所述技术包括：接收医疗图像，并且基于所述医疗图像内容计算稀疏界标标记图。接下来，在知识库中搜索代表性匹配数据以形成基本集，其中所述基本集包括多个参考图像集。使所述基本集的所述多个参考图像集的一部分变形以产生从所述基本集到所述医疗图像集的映射。最后，确定所述医疗图像集的每个目标结构的加权平均分割。

    用于放射治疗规划的质量感知持续学习的方法和系统
    5.
    发明公开
    用于放射治疗规划的质量感知持续学习的方法和系统 有权

    公开(公告)号：CN113795303A

    公开(公告)日：2021-12-14

    申请号：CN202080033915.6

    申请日：2020-06-17

    Applicant: 瓦里安医疗系统公司

    Inventor： C·阿德尔谢姆 ,  C·赞科韦斯基 ,  P·乔丹

    IPC: A61N5/10

    Abstract: 提供了用于放射治疗规划的质量感知持续学习的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获取(210)被训练以执行放射治疗规划任务的人工智能(AI)引擎。该方法还可以包括：基于与患者相关联的输入数据，使用AI引擎执行(220)放射治疗规划任务以生成与患者相关联的输出数据；以及获取(230)经修改的输出数据，该经修改的输出数据包括由治疗规划者对输出数据做出的一个或多个修改。该方法还可以包括：基于以下中的至少一项执行(240)质量评估：(a)与经修改的输出数据相关联的第一质量指标数据，以及(b)与治疗规划者相关联的第二质量指标数据。响应于用于接受的决定，可以通过基于经修改的输出数据重新训练AI引擎来生成(260)经修改的AI引擎。

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