[发明专利]基于人工智能的图像搜索方法、装置、设备及介质在审

专利信息
申请号: 202010038730.6 申请日: 2020-01-14
公开(公告)号: CN111241331A 公开(公告)日: 2020-06-05
发明(设计)人: 张晓颖;王季勇 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/583 分类号: G06F16/583;G06T7/33
代理公司: 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 代理人: 张美君
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 人工智能 图像 搜索 方法 装置 设备 介质
【说明书】:

发明公开了一种基于人工智能的图像搜索方法、装置、设备及介质。该基于人工智能的图像搜索方法包括:获取图像搜索请求,图像搜索请求包括目标用户标识、与目标用户标识相对应的原始CT图和原始危及器官勾画图;将原始CT图和原始危及器官勾画图输入剂量分析模型,生成与目标用户标识对应的原始剂量分布图;对原始剂量分布图进行配准处理,获取标准剂量分布图;将标准剂量分布图输入图像搜索模型,获取目标用户标识对应的目标特征向量;基于目标特征向量查询放疗计划数据库,获取与目标特征向量相匹配的目标剂量分布图。该基于人工智能的图像搜索方法可提高目标剂量分布图的获取效率和准确度。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域,尤其涉及一种基于人工智能的图像搜索方法、装置、设备及介质。

背景技术

肿瘤放射放疗(简称放疗)是利用放射线如放射性同位素产生的α、β、γ射线和各类x射线放疗机或加速器产生的x射线、电子线、质子束及其它粒子束等放疗恶性肿瘤的一种局部放疗方法。在放疗过程中,需基于剂量分布图设计放疗计划,以便基于该放疗计划进行放疗。在放疗计划设计中,剂量分布图通常由医师和物理师手工操作,由于目标器官与周围组织的相似性高,处方剂量水平多样化,并且目标器官附近有许多敏感的关键结构,往往需要很长的时间来确定,放疗计划的好坏依赖于医师和物理师的临床经验和医学知识,制作过程工作量大,效率低下,主观性较强,差异性较大。

随着计算机技术的发展,已有学者们提出了利用深度学习训练的模型自动生成可应用于患者进行放疗的剂量分布图,但此时生成的剂量分布图往往忽略器官间空间位置关系,精确度不高,使得其在临床应用的参考价值不高。

发明内容

本发明实施例提供一种基于人工智能的图像搜索方法、装置、设备及介质,以解决当前放疗剂量分布图获取效率较低或者精确度不高的问题。

一种基于人工智能的图像搜索方法,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。

一种基于人工智能的图像搜索装置,包括:

图像搜索请求获取模块,用于获取图像搜索请求,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;

原始剂量分布图获取模块,用于将所述原始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;

标准剂量分布图获取模块,用于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;

目标特征向量获取模块,用于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;

目标剂量分布图获取模块,用于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。

一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于人工智能的图像搜索方法的步骤。

一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于人工智能的图像搜索方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于平安科技(深圳)有限公司,未经平安科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010038730.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top