放射疗法治疗计划的质量保证过程

    公开(公告)号:CN113825541B

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202080033664.1

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 一种计算机实现的方法能够实现与放射疗法治疗计划过程相关联的专家人工审查器或人工智能(AI)误差检测引擎的测试和评估。故意误差被引入303软件模块或AI引擎的输出中,所述软件模块或AI引擎执行放射疗法治疗计划过程中的某个步骤。然后可以通过确定306人工或AI审查器是否检测到引入的误差来评估或测试人工或AI审查器在检测误差方面的功效。

    用于放射治疗规划的质量感知持续学习的方法和系统

    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

    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。

    用于放射治疗规划的质量感知持续学习的方法和系统

    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

    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。

    放射疗法治疗计划的质量保证过程

    公开(公告)号:CN113825541A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202080033664.1

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 一种计算机实现的方法能够实现与放射疗法治疗计划过程相关联的专家人工审查器或人工智能(AI)误差检测引擎的测试和评估。故意误差被引入303软件模块或AI引擎的输出中,所述软件模块或AI引擎执行放射疗法治疗计划过程中的某个步骤。然后可以通过确定306人工或AI审查器是否检测到引入的误差来评估或测试人工或AI审查器在检测误差方面的功效。

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