Comprehensive deep learning-based framework for automatic organs-at-risk segmentation in head-and-neck and pelvis for MR-guided radiation therapy planning
Elmentve itt :
Szerzők: |
Czipczer Vanda Kolozsvári Bernadett Deák-Karancsi Borbála Capala E. Marta Pearson Rachel A. Borzási Emőke Együd Zsófia Gaál Szilvia Kelemen Gyöngyi Kószó Renáta Lilla Paczona Viktor Róbert Végváry Zoltán Karancsi Zsófia Kékesi Ádám Czunyi Edina Irmai H. Blanka Keresnyei G. Nóra Nagypál Petra Czabány Renáta Gyalai Bence Tass P. Bulcsú Cziria Balázs Cozzini Cristina Estkowsky Lloyd Ferenczi Lehel Frontó András Maxwell Ross Megyeri István Mian Michael Tan Tao Hideghéty Katalin Ruskó László et al |
---|---|
Dokumentumtípus: | Cikk |
Megjelent: |
2023
|
Sorozat: | FRONTIERS IN PHYSICS
11 |
Tárgyszavak: | |
doi: | 10.3389/fphy.2023.1236792 |
mtmt: | 34145498 |
Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/29344 |
Hasonló tételek
-
Magnetic Resonance Imaging−Based Delineation of Organs at Risk in the Head and Neck Region
Szerző: Paczona Viktor Róbert, et al.
Megjelent: (2022) -
Head and neck tumor case presentation reading lesson /
Szerző: Dobi Ágnes, et al.
Megjelent: (2020) -
Infectious Agents Associated with Head and Neck Carcinomas
Szerző: Hettmann Andrea, et al.
Megjelent: (2016) -
Individualized Surgical Management in the Head and Neck Region
Szerző: Lóderer Zoltán
Megjelent: (2020) -
Pál Ágnes 65 éves
Szerző: Karancsi Zoltán
Megjelent: (2008)