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龍圖騰網獲悉蘇州雷泰醫療科技有限公司申請的專利基于解剖結構檢測的自動擺位方法、裝置及放射治療設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113255774B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110586475.3，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權基于解剖結構檢測的自動擺位方法、裝置及放射治療設備是由費旋珈;姚毅設計研發完成，并于2021-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于解剖結構檢測的自動擺位方法、裝置及放射治療設備在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于解剖結構檢測的自動擺位方法、裝置及放射治療設備，該方法包括以下步驟：收集影像數據，進行數據標注，利用深度卷積神經網絡對數據標注后的影像數據進行訓練，得到各角度的DR影像訓練模型和DRR影像訓練模型；將多個角度的DR影像和DRR影像分別送入對應角度的DR影像訓練模型和DRR影像訓練模型內，檢測到DR解剖結構和DRR解剖結構，將同一角度下的DR解剖結構的坐標和DRR解剖結構的坐標相減，得到該角度下的偏移量，最終擺位偏移量以成像效果最佳的角度下的偏移量為準，自動對齊相應的DR影像及DRR影像。本發明利用深度學習算法進行解剖結構特征點的自動檢測，自動對齊相應的DR影像和DRR影像，減少技師的操作時間，提高腫瘤放射治療效果。

本發明授權基于解剖結構檢測的自動擺位方法、裝置及放射治療設備在權利要求書中公布了：1.基于解剖結構檢測的自動擺位方法，其特征在于，包括以下步驟： 收集若干影像數據，所述影像數據包括：各角度的DR影像以及CT影像和或各角度的DRR影像，所述CT影像能夠生成對應的DRR影像； 對收集的影像數據進行數據標注，將各角度的DR影像和各角度的DRR影像中清晰的解剖結構進行標注； 利用深度卷積神經網絡對數據標注后的影像數據進行訓練，得到各角度的DR影像訓練模型和DRR影像訓練模型； 將多個角度的DR影像送入對應角度的DR影像訓練模型內，檢測到多個角度的DR影像內對應的DR解剖結構，將多個角度的DRR影像送入對應角度的DRR影像訓練模型內，檢測到多個角度的DRR影像內對應的DRR解剖結構，將同一角度DR影像和DRR影像檢測得到的DR解剖結構的坐標和DRR解剖結構的坐標相減，得到該角度下的偏移量，最終擺位偏移量以成像效果最佳的角度下的偏移量為準； 根據最終擺位偏移量自動對齊相應的DR影像及DRR影像； 所述深度卷積神經網絡的主干采用特征金字塔網絡作為特征提取器； 所述深度卷積神經網絡的前半部分自下而上的路徑包括四個階段，依次為第一階段、第二階段、第三階段和第四階段，每個階段都使用ResNet一個塊，在每一個階段都會產生相同大小的特征圖，并從中提取特征，第一階段的特征圖的分辨率比輸入圖像分辨率降低了4倍，第二階段的特征圖的分辨率比輸入圖像分辨率降低了8倍，第三階段的特征圖的分辨率比輸入圖像分辨率降低了16倍，第四階段的特征圖的分辨率比輸入圖像分辨率降低了32倍，且分辨率每降低兩倍，通道數相應的增加兩倍； 采用自上而下的另一路徑對特征圖進行上采樣，采用最近鄰上采樣，上采樣后的特征圖通過1×1卷積層將通道數縮小到256，然后通過逐元素加法與相應的自下而上特征圖合并； 所述深度卷積神經網絡的后半部分用于器官解剖結構坐標預測，先將經過所述深度卷積神經網絡前半部分得到的特征圖經過兩個3×3卷積層將通道維度統一為128，再經過一個最近鄰上采樣層將特征圖調整為與輸入圖像相同的分辨率，然后將其連成一個512維的特征圖； 最后，所述深度卷積神經網絡輸出解剖結構位置的熱力圖，熱力圖上的亮點代表解剖結構的位置。

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