Incorporating spatial dose metrics in machine learning-based normal tissue complication probability (NTCP) models of severe acute dysphagia resulting from head and neck radiotherapy

Severe acute dysphagia commonly results from head and neck radiotherapy (RT). A model enabling prediction of severity of acute dysphagia for individual patients could guide clinical decision-making. Statistical associations between RT dose distributions and dysphagia could inform RT planning protoco...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:Clin Transl Radiat Oncol
المؤلفون الرئيسيون: Dean, Jamie, Wong, Kee, Gay, Hiram, Welsh, Liam, Jones, Ann-Britt, Schick, Ulricke, Oh, Jung Hun, Apte, Aditya, Newbold, Kate, Bhide, Shreerang, Harrington, Kevin, Deasy, Joseph, Nutting, Christopher, Gulliford, Sarah
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: Elsevier 2017
الموضوعات:
Article
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5796681/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29399642
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.ctro.2017.11.009
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة