Đang tải...
Learning‐based CBCT correction using alternating random forest based on auto‐context model
PURPOSE: Quantitative Cone Beam CT (CBCT) imaging is increasing in demand for precise image‐guided radiotherapy because it provides a foundation for advanced image‐guided techniques, including accurate treatment setup, online tumor delineation, and patient dose calculation. However, CBCT is currentl...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | Med Phys |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , , , , , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
John Wiley and Sons Inc.
2018
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7792987/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30471129 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1002/mp.13295 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|