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公开(公告)号：CN114868133A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202080088531.4
申请日：2020-12-08
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 一种用于训练分割模型的系统，包括：接口，接口被配置为允许用户：上传并且在基于云的网络的存储设备中存储训练数据；提供对被存储在存储设备中的训练数据的访问；发起用于训练分割模型的请求；监视分割模型的训练；以及下载经训练的分割模型；以及计算基础设施，计算基础设施被配置为：使用基于云的网络的第一组计算资源预处理训练数据以获取经处理的训练数据，以及将经处理的训练数据存储在存储设备中；在基于云的网络的第二组计算资源上部署训练应用，以基于经处理的训练数据来训练分割模型；提供访问以监视训练；以及提供对经训练的分割模型的访问。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113891742B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202080040121.2
申请日：2020-06-04
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 提供了用于基于连续深度学习的放射疗法治疗规划的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获取(210)深度学习引擎，该深度学习引擎被训练以基于与第一规划规则相关联的第一训练数据来执行放射疗法治疗规划任务。该方法还可以包括：基于与特定患者相关联的输入数据，使用深度学习引擎来执行(220)放射疗法治疗规划任务，以生成与特定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对由深度学习引擎生成的输出数据的一个或多个修改。该方法还可以包括：基于经修改的输出数据，生成(240)与第二规划规则相关联的第二训练数据；并且通过使用第一训练数据和第二训练数据的组合重新训练深度学习引擎来生成(250)经修改的深度学习引擎。
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公开(公告)号：CN113891742A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202080040121.2
申请日：2020-06-04
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61N5/10
Abstract: 提供了用于基于连续深度学习的放射疗法治疗规划的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获取(210)深度学习引擎，该深度学习引擎被训练以基于与第一规划规则相关联的第一训练数据来执行放射疗法治疗规划任务。该方法还可以包括：基于与特定患者相关联的输入数据，使用深度学习引擎来执行(220)放射疗法治疗规划任务，以生成与特定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对由深度学习引擎生成的输出数据的一个或多个修改。该方法还可以包括：基于经修改的输出数据，生成(240)与第二规划规则相关联的第二训练数据；并且通过使用第一训练数据和第二训练数据的组合重新训练深度学习引擎来生成(250)经修改的深度学习引擎。
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公开(公告)号：CN113272909A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201980084493.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 提供了用于放射疗法处理计划的深度迁移学习的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获得(310)基础深度学习引擎，其被预训练以执行基础放射疗法处理计划任务；以及基于基础深度学习引擎，生成目标深度学习引擎以执行目标放射疗法处理计划任务。目标深度学习引擎可以通过以下方式处理生成：在基础深度学习引擎的多个基础层中配置(330)可变基础层，并且通过修改可变基础层来生成(340)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。备选地或附加地，目标深度学习引擎可通过以下方式处理生成：在多个基础层中配置(350)不变基础层，并且基于使用不变基础层所生成的特征数据生成(360)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。
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公开(公告)号：CN113272909B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN201980084493.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 提供了用于放射疗法处理计划的深度迁移学习的示例方法和系统。一种示例方法可以包括：获得(310)基础深度学习引擎，其被预训练以执行基础放射疗法处理计划任务；以及基于基础深度学习引擎，生成目标深度学习引擎以执行目标放射疗法处理计划任务。目标深度学习引擎可以通过以下方式处理生成：在基础深度学习引擎的多个基础层中配置(330)可变基础层，并且通过修改可变基础层来生成(340)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。备选地或附加地，目标深度学习引擎可通过以下方式处理生成：在多个基础层中配置(350)不变基础层，并且基于使用不变基础层所生成的特征数据生成(360)目标深度学习引擎的多个目标层中的一个目标层。
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公开(公告)号：CN114341936A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202080060494.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 患者的一个或多个医学图像由第一神经网络模型处理(516)以确定感兴趣区域(ROI)或截断平面。来自第一神经网络模型的信息被用来裁剪(517)医学图像，该医学图像用作到第二神经网络模型的输入。第二神经网络模型处理(518)经裁剪的医学图像以确定患者的医学图像中的解剖结构的轮廓。第一神经网络模型和第二神经网络模型中的每一个都是深度神经网络模型。通过在第二神经网络模型的训练阶段和推理阶段使用裁剪图像，产生具有锐利边缘或平坦表面的轮廓。
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