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龙图腾网获悉苏州雷泰医疗科技有限公司申请的专利基于解剖结构检测的自动摆位方法、装置及放射治疗设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113255774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110586475.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于解剖结构检测的自动摆位方法、装置及放射治疗设备是由费旋珈;姚毅设计研发完成，并于2021-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解剖结构检测的自动摆位方法、装置及放射治疗设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于解剖结构检测的自动摆位方法、装置及放射治疗设备，该方法包括以下步骤：收集影像数据，进行数据标注，利用深度卷积神经网络对数据标注后的影像数据进行训练，得到各角度的DR影像训练模型和DRR影像训练模型；将多个角度的DR影像和DRR影像分别送入对应角度的DR影像训练模型和DRR影像训练模型内，检测到DR解剖结构和DRR解剖结构，将同一角度下的DR解剖结构的坐标和DRR解剖结构的坐标相减，得到该角度下的偏移量，最终摆位偏移量以成像效果最佳的角度下的偏移量为准，自动对齐相应的DR影像及DRR影像。本发明利用深度学习算法进行解剖结构特征点的自动检测，自动对齐相应的DR影像和DRR影像，减少技师的操作时间，提高肿瘤放射治疗效果。

本发明授权基于解剖结构检测的自动摆位方法、装置及放射治疗设备在权利要求书中公布了：1.基于解剖结构检测的自动摆位方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集若干影像数据，所述影像数据包括：各角度的DR影像以及CT影像和或各角度的DRR影像，所述CT影像能够生成对应的DRR影像； 对收集的影像数据进行数据标注，将各角度的DR影像和各角度的DRR影像中清晰的解剖结构进行标注； 利用深度卷积神经网络对数据标注后的影像数据进行训练，得到各角度的DR影像训练模型和DRR影像训练模型； 将多个角度的DR影像送入对应角度的DR影像训练模型内，检测到多个角度的DR影像内对应的DR解剖结构，将多个角度的DRR影像送入对应角度的DRR影像训练模型内，检测到多个角度的DRR影像内对应的DRR解剖结构，将同一角度DR影像和DRR影像检测得到的DR解剖结构的坐标和DRR解剖结构的坐标相减，得到该角度下的偏移量，最终摆位偏移量以成像效果最佳的角度下的偏移量为准； 根据最终摆位偏移量自动对齐相应的DR影像及DRR影像； 所述深度卷积神经网络的主干采用特征金字塔网络作为特征提取器； 所述深度卷积神经网络的前半部分自下而上的路径包括四个阶段，依次为第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段，每个阶段都使用ResNet一个块，在每一个阶段都会产生相同大小的特征图，并从中提取特征，第一阶段的特征图的分辨率比输入图像分辨率降低了4倍，第二阶段的特征图的分辨率比输入图像分辨率降低了8倍，第三阶段的特征图的分辨率比输入图像分辨率降低了16倍，第四阶段的特征图的分辨率比输入图像分辨率降低了32倍，且分辨率每降低两倍，通道数相应的增加两倍； 采用自上而下的另一路径对特征图进行上采样，采用最近邻上采样，上采样后的特征图通过1×1卷积层将通道数缩小到256，然后通过逐元素加法与相应的自下而上特征图合并； 所述深度卷积神经网络的后半部分用于器官解剖结构坐标预测，先将经过所述深度卷积神经网络前半部分得到的特征图经过两个3×3卷积层将通道维度统一为128，再经过一个最近邻上采样层将特征图调整为与输入图像相同的分辨率，然后将其连成一个512维的特征图； 最后，所述深度卷积神经网络输出解剖结构位置的热力图，热力图上的亮点代表解剖结构的位置。

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