An AI-based universal phantom analysis method based on XML-SVG wireframes with novel functional object identifiers.

Sakaamini, Ahmad; Van Slyke, Alexander; Partouche, Julien; Wu, Tianming; Wiersma, Rodney D

Sakaamini, Ahmad; Van Slyke, Alexander; Partouche, Julien; Wu, Tianming; Wiersma, Rodney D.

Afiliación

Sakaamini A; Department of Radiation Oncology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States of America.
Van Slyke A; Department of Radiation Oncology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States of America.
Partouche J; Department of Radiation and Cellular Oncology, University of Chicago, IL, United States of America.
Wu T; Department of Radiation and Cellular Oncology, University of Chicago, IL, United States of America.
Wiersma RD; Department of Radiation Oncology, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States of America.

Phys Med Biol ; 68(14)2023 Jul 14.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37267994

Asunto(s)

Tomografía Computarizada de Haz Cónico; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Tomografía Computarizada de Haz Cónico/métodos; Fantasmas de Imagen; Inteligencia Artificial

Palabras clave

artificial intelligence; automation; computed topography; diagnostic imaging; machine learning; quality assurance; radiation oncology

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Tomografía Computarizada de Haz Cónico Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Phys Med Biol Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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