【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据引导放疗区域的定位方法，具体的说是一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法。
技术介绍
1、目前用于引导放疗区域的定位方法在一些方面存在不足和弊端，这些问题限制了放疗的准确性和疗效。比如：传统的放疗定位方法通常依赖于单一成像模态，如ct或mri，而这些模态各自有局限性。例如，ct提供的解剖信息可能不足以准确定位肿瘤，而mri在某些情况下可能无法提供足够的功能信息。这种缺乏全面性导致了治疗计划的不确定性。即使使用了高质量的成像技术，仍然存在因患者体位变化、呼吸等因素导致的位置偏差。这可能会导致放疗剂量分布不均匀，同时对周围正常组织产生潜在的损害。传统的放疗计划通常使用均匀剂量分布，但这不一定是最佳选择。肿瘤可能具有不同的灵敏度和特性，需要不同的剂量分布。目前的方法难以实现对个体患者的剂量个性化调整。因为放疗通常会辐射周围正常组织，所以副作用和损伤是一个常见的问题。传统的方法可能无法最小化这些副作用，特别是对于接近关键结构的肿瘤。患者的生理状态和解剖结构随时间可能发生变化，而当前的定位方法不能在治疗过程中动态调整...
【技术保护点】
1.一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于：首先通过集成来自CT、MRI、PET不同源的医学图像，并使用数据预处理技术进行噪声去除、对比度增强，以及统一图像的格式和尺度；
2.根据权利要求1所述的一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于所述的数据预处理技术采用数据融合框架，且在特征级和决策级进行融合，具体实现为：设定融合函数：
3.根据权利要求1所述的一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于所述的图像融合算法通过深度学习算法用于处理多模态医学图像，包括CT和PET，实现特征级和决策级别的深...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于：首先通过集成来自ct、mri、pet不同源的医学图像，并使用数据预处理技术进行噪声去除、对比度增强，以及统一图像的格式和尺度；
2.根据权利要求1所述的一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于所述的数据预处理技术采用数据融合框架，且在特征级和决策级进行融合，具体实现为：设定融合函数：
3.根据权利要求1所述的一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于所述的图像融合算法通过深度学习算法用于处理多模态医学图像，包括ct和pet，实现特征级和决策级别的深度融合，设定融合函数：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源图像数据融合引导放疗区域的定位方法，其特征在于所述的机器学习算法首先采用深度学习的图像分割算法，包括卷积神经网络(cnn)结构，针对医学图像中肿瘤和周围健康组织的特点进行优化，以识别和区分肿瘤与健康组织；
5.根据权利要求4所述的一种基于多源图像数据融合引...
【专利技术属性】
技术研发人员：石鑫珏，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京潞河医院，
类型：发明
国别省市：
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