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Clinical implementation of MRI-based organs-at-risk auto-segmentation with convolutional networks for prostate radiotherapy

机译:卷积网络基于MRI的高危器官自动分割技术在前列腺放射治疗中的临床应用

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摘要

Structure delineation is a necessary, yet time-consuming manual procedure in radiotherapy. Consistent and accurate delineation of organs-at-risk (OARs) and target structures for prostate patients is vital when performing dose escalation and treating patients with highly conformal plans [ ]. Traditionally, computed tomography (CT) has been used for radiotherapy simulation and structure delineation [ ]. In the last few decades, magnetic resonance imaging (MRI) has found its way for radiotherapy simulation as it provides superior soft-tissue contrast compared to CT [ , ], thus enabling more accurate delineation of target regions and critical structures compared to CT [ – ].
机译:在放射治疗中,结构描述是必需的,但是很耗时的手动过程。在进行剂量递增和以高度保形的计划治疗患者时,前列腺癌患者的风险器官(OAR)和目标结构的一致,准确的描述至关重要。传统上,计算机断层扫描(CT)已用于放射治疗模拟和结构描绘[]。在过去的几十年中,磁共振成像(MRI)已找到了放疗模拟的方法,因为与CT [,]相比,它提供了优越的软组织对比度,因此与CT [-]相比,能够更准确地描绘目标区域和关键结构。 ]。

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