GENERATIVE MOTION MODELING USING EXTERNAL AND INTERNAL ANATOMY INFORMATION

Provided herein are methods and systems to train and execute a motion model that uses artificial intelligence methodologies (e.g., deep-learning) to learn and predict location of a patient's internal structures. A method (200) comprises receiving (202) respiratory data of a patient from an electronic sensor in addition to a medical image, such as kV image; executing (204) an artificial intelligence model (111) using the respiratory data and predicting deformation data for at least one internal structure of the patient, wherein the artificial intelligence model (111) is trained in accordance with a training dataset comprising a set of participants, their corresponding respiratory data, and their corresponding deformation data; and outputting (206) the predicted deformation data. L'invention fournit des procédés et des systèmes pour entraîner et exécuter un modèle de mouvement qui utilise des méthodologies d'intelligence artificielle (par exemple, un apprentissage profond) pour apprendre et prédire l'emplacement des structures internes d'un patient. Un procédé (200) consiste à recevoir (202) des données respiratoires d'un patient à partir d'un capteur électronique en plus d'une image médicale, telle qu'une image kV ; à exécuter (204) un modèle d'intelligence artificielle (111) à l'aide des données respiratoires et à prédire des données de déformation pour au moins une structure interne du patient, le modèle d'intelligence artificielle (111) étant entraîné conformément à un ensemble de données d'apprentissage comprenant un ensemble de participants, leurs données respiratoires correspondantes et leurs données de déformation correspondantes ; et à délivrer (206) les données de déformation prédites.