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随着医学图像合成任务复杂度的提高和对临床放疗精度的需求,深度学习算法在伪CT图像合成与分析中的角色越发重要.本文根据图像的模态种类对基于深度学习方法下的伪CT图像合成技术进行归类与分析,并介绍其在放疗应用中的最新进展.
基于深度学习方法的伪CT图像合成技术研究及在放疗中的应用进展
【摘 要】
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随着医学图像合成任务复杂度的提高和对临床放疗精度的需求,深度学习算法在伪CT图像合成与分析中的角色越发重要.本文根据图像的模态种类对基于深度学习方法下的伪CT图像合成
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西安710072;南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科南京医科大学医学物理研究中心 213003
【出 处】
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中华放射医学与防护杂志
【发表日期】
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2021年3期
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