← 返回列表
放射性肺炎预测方法、装置、设备及介质
摘要文本
本申请涉及医疗相关技术领域，具体涉及一种放射性肺炎预测方法、装置、设备及介质。其中，方法包括：获取剂量体积直方图和剂量学信息；将所述剂量体积直方图和剂量学信息输入预设的肺炎预测模型，得到预测结果；其中，所述肺炎预测模型是多模态的具有分级网络的深度学习模型。如此设置，可以提前得到预测结果，之后基于预测结果进行放射性肺炎的前期处理或早期的治疗。
申请人信息
- 申请人:江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)
- 申请人地址:330000 江西省南昌市青山湖区北京东路519号
- 发明人: 江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心)
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 放射性肺炎预测方法、装置、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311281348.8 |
| 申请日 | 2023/9/21 |
| 公告号 | CN117612726A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G16H50/50 |
| 权利人 | 江西省肿瘤医院(江西省第二人民医院、江西省癌症中心) |
| 发明人 | 黄玉玲; 张云; 龚长飞; 罗明明; 简俊明; 王少彬; 陈颀 |
| 地址 | 江西省南昌市青山湖区北京东路519号 |
专利主权项内容
1.一种放射性肺炎预测方法，其特征在于，包括：获取剂量体积直方图和剂量学信息；将所述剂量体积直方图和剂量学信息输入预设的肺炎预测模型，得到预测结果；其中，所述肺炎预测模型是多模态的具有分级网络的深度学习模型。