Deep convolutional neural networks can be trained to provide a patient's radiotherapy plan. Training is determined by collecting patient data based on at least one image of the patient's anatomical structure from the patient, and determining a treatment plan containing a set of control points from the collected patient data. It involves training a deep convolutional neural network for regression using the patient data collected and the corresponding patient data to determine a treatment plan containing control points from the collected patient data. The trained model can be used, for example, to provide a radiotherapy plan in real time. [Selection diagram] FIG. 9Aディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、患者の放射線治療計画を提供することができる。トレーニングすることは、患者からの患者の解剖学的構造の少なくとも１つの画像に基づいて患者データを収集すること、収集された患者データから制御ポイントのセットを含む治療計画を決定すること、決定された治療計画と対応する収集された患者データを使用して回帰のためのディープ畳み込みニューラルネットワークをトレーニングして、収集された患者データから制御ポイントを含む治療計画を決定することを含む。トレーニングされたモデルを用いて、例えば、リアルタイムで放射線治療計画を提供することができる。【選択図】図９Ａ
