[发明专利]基于人工智能的图像搜索方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的图像搜索方法，其特征在于，包括：

获取图像搜索请求，所述图像搜索请求包括目标用户标识、与所述目标用户标识相对应的原始CT图和原始危及器官勾画图；

将所述原始CT图和所述原始危及器官勾画图输入剂量分析模型，生成与所述目标用户标识对应的原始剂量分布图；

对所述原始剂量分布图进行配准处理，获取标准剂量分布图；

将所述标准剂量分布图输入图像搜索模型，获取所述目标用户标识对应的目标特征向量；

基于所述目标特征向量查询放疗计划数据库，获取与所述目标特征向量相匹配的目标剂量分布图。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的图像搜索方法，其特征在于，在所述将所述标准剂量分布图输入图像搜索模型，获取所述目标用户标识对应的目标特征向量之前，所述基于人工智能的图像搜索方法还包括：

获取第一历史用户标识的历史用户图像数据，所述历史用户图像数据包括历史CT图、历史危及器官勾画图和历史剂量分布图；

将第一历史用户标识对应的历史CT图和历史危及器官勾画图输入到剂量分析模型，获取所述第一历史用户标识对应的分析剂量分布图；

基于第一历史用户标识对应的历史剂量分布图和分析剂量分布图，获取历史配准分布图和分析配准分布图；

查询图像数据库，基于其他历史用户标识的历史剂量分布图，确定所述第一历史用户标识对应的对比剂量分布图；

将所述第一历史用户标识对应的历史配准分布图、分析配准分布图和对比剂量分布图作为训练样本；

将所述训练样本输入基于三元损失函数的卷积神经网络进行模型训练，获取图像搜索模型。

3.如权利要求2所述的基于人工智能的图像搜索方法，其特征在于，所述基于第一历史用户标识对应的历史剂量分布图和分析剂量分布图，获取历史配准分布图和分析配准分布图，包括：

采用图像配准算法将所述第一历史用户标识对应的历史CT图与标准CT图进行配准，获取历史配准参数；

基于所述历史配准参数对历史剂量分布图和分析剂量分布图进行图像配准，获取历史配准分布图和分析配准分布图。

4.如权利要求2所述的基于人工智能的图像搜索方法，其特征在于，所述查询图像数据库，基于其他历史用户标识的历史剂量分布图，确定所述第一历史用户标识对应的对比剂量分布图，包括：

基于所述第一历史用户标识对应的历史配准分布图确定靶区部位；

基于所述靶区部位查询图像数据库，获取与所述历史配准分布图相似度小于第一预设阈值的对比剂量分布图。

5.如权利要求2所述的基于人工智能的图像搜索方法，其特征在于，所述查询图像数据库，基于其他历史用户标识的历史剂量分布图，确定所述第一历史用户标识对应的对比剂量分布图，包括：

从图像数据库获取第二历史用户标识对应的历史配准分布图；

基于所述第一历史用户标识的历史配准分布图和历史危及器官勾画图，获取所述第一历史用户标识对应的第一DVH图，基于第一历史用户标识的历史危及器官勾画图和第二历史用户标识对应的历史配准分布图，生成第二历史用户标识对应的第二DVH图；

采用相似度算法对所述第一DVH图和第二DVH图进行相似度计算，获取目标相似度；

若所述目标相似度小于第二预设阈值，则将所述第二历史用户标识的历史配准分布图作为与所述第一历史用户标识的历史配准分布图相对应的对比剂量分布图。

6.如权利要求1所述的基于人工智能的图像搜索方法，其特征在于，所述基于所述目标特征向量查询放疗计划数据库，获取与所述目标特征向量相匹配的目标剂量分布图，包括：

查询放疗计划数据库，获取任一历史用户标识对应的历史特征向量；

计算所述目标特征向量与所述历史特征向量的目标相似值；

若所述目标相似值大于第三预设阈值，则将所述历史特征向量对应的历史配准分布图确定为目标剂量分布图。