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MRI-based treatment planning for liver stereotactic body radiotherapy: validation of a deep learning-based synthetic CT generation method.
Liu, Yingzi; Lei, Yang; Wang, Tonghe; Kayode, Oluwatosin; Tian, Sibo; Liu, Tian; Patel, Pretesh; Curran, Walter J; Ren, Lei; Yang, Xiaofeng.
Afiliação
  • Liu Y; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Lei Y; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Wang T; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Kayode O; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Tian S; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Liu T; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Patel P; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Curran WJ; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
  • Ren L; 2 Department of Radiation Oncology, Duke University, Durham, North Carolina.
  • Yang X; 1 Department of Radiation Oncology and Winship Cancer Institute, Emory University, Atlanta, Georgia.
Br J Radiol ; 92(1100): 20190067, 2019 Aug.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31192695
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Planejamento da Radioterapia Assistida por Computador / Imageamento por Ressonância Magnética / Tomografia Computadorizada por Raios X / Radiocirurgia / Carcinoma Hepatocelular / Neoplasias Hepáticas Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Br J Radiol Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: Geórgia País de publicação: Reino Unido
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