Κώδικας QR

Deep learning based automatic segmentation of organs-at-risk for 0.35 T MRgRT of lung tumors

Abstract Background and purpose Magnetic resonance imaging guided radiotherapy (MRgRT) offers treatment plan adaptation to the anatomy of the day. In the current MRgRT workflow, this requires the time consuming and repetitive task of manual delineation of organs-at-risk (OARs), which is also prone t...

Πλήρης περιγραφή

Αποθηκεύτηκε σε:
Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριοι συγγραφείς: Marvin F. Ribeiro, Sebastian Marschner, Maria Kawula, Moritz Rabe, Stefanie Corradini, Claus Belka, Marco Riboldi, Guillaume Landry, Christopher Kurz
Μορφή: Artigo
Γλώσσα:Inglês
Έκδοση: BMC 2023-08-01
Σειρά:Radiation Oncology
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:https://doi.org/10.1186/s13014-023-02330-4
Ετικέτες: Προσθήκη ετικέτας
Δεν υπάρχουν, Καταχωρήστε ετικέτα πρώτοι!