Detalles de la búsqueda
1.
Efficiency and safety increases after the implementation of a multi-institutional automated plan check tool at our institution.
J Appl Clin Med Phys;
21(4): 51-58, 2020 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32196934
2.
Nested block self-attention multiple resolution residual network for multiorgan segmentation from CT.
Med Phys;
49(8): 5244-5257, 2022 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35598077
3.
Prospectively-validated deep learning model for segmenting swallowing and chewing structures in CT.
Phys Med Biol;
67(2)2022 01 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34874302
4.
Clinical implementation of deep learning contour autosegmentation for prostate radiotherapy.
Radiother Oncol;
159: 1-7, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33667591
5.
Metrics to evaluate the performance of auto-segmentation for radiation treatment planning: A critical review.
Radiother Oncol;
160: 185-191, 2021 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33984348
6.
Deep learning auto-segmentation and automated treatment planning for trismus risk reduction in head and neck cancer radiotherapy.
Phys Imaging Radiat Oncol;
19: 96-101, 2021 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34746452
7.
Library of deep-learning image segmentation and outcomes model-implementations.
Phys Med;
73: 190-196, 2020 May.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32371142
8.
Deep learning-based auto-segmentation of targets and organs-at-risk for magnetic resonance imaging only planning of prostate radiotherapy.
Phys Imaging Radiat Oncol;
12: 80-86, 2019 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32355894
9.
Five years' experience with a customized electronic checklist for radiation therapy planning quality assurance in a multicampus institution.
Pract Radiat Oncol;
8(4): 279-286, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29429922
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