The present disclosure relates to systems and methods for formulating radiation therapy treatment plans through the use of machine learning approaches and neural network components. A neural network is trained using one or more 3D medical images, one or more 3D anatomical maps, and one or more dose distributions to predict a fluence map or dose map . During training, the neural network receives an expected dose distribution determined by the neural network that is compared to the expected dose distribution. The comparison is repeated until a predetermined threshold is achieved. A trained neural network is then used to provide a three-dimensional dose distribution. [Selection] Figure 1本開示は、機械学習アプローチおよびニューラルネットワーク構成要素の使用を通じて放射線療法治療計画を策定するためのシステムおよび方法に関する。１つまたは複数の三次元医用画像と、１つまたは複数の三次元解剖学的マップと、１つまたは複数の線量分布とを使用してニューラルネットワークがトレーニングされ、フルエンスマップまたは線量マップを予測する。トレーニング中に、ニューラルネットワークは、予想線量分布と比較されるニューラルネットワークによって決定された予想線量分布を受け取る。所定の閾値が達成されるまで比較が反復して行われる。次いで、トレーニングされたニューラルネットワークを利用して三次元線量分布を提供する。【選択図】図１
