Computed tomography synthesis from magnetic resonance imaging using cycle Generative Adversarial Networks with multicenter learning

Background and Purpose: Addressing the need for accurate dose calculation in MRI-only radiotherapy, the generation of synthetic Computed Tomography (sCT) from MRI has emerged. Deep learning (DL) techniques, have shown promising results in achieving high sCT accuracies. However, existing sCT synthesi...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Blanche Texier, Cédric Hémon, Pauline Lekieffre, Emma Collot, Safaa Tahri, Hilda Chourak, Jason Dowling, Peter Greer, Igor Bessieres, Oscar Acosta, Adrien Boue-Rafle, Jennifer Le Guevelou, Renaud de Crevoisier, Caroline Lafond, Joël Castelli, Anaïs Barateau, Jean-Claude Nunes
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Inglês
Հրապարակվել է:	Elsevier 2023-10-01
Շարք:	Physics and Imaging in Radiation Oncology
Խորագրեր:	Radiotherapy treatment planning Synthetic-CT Magnetic resonance imaging cycle-GAN Multicenter
Առցանց հասանելիություն:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405631623001021
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!