Analysis and prediction of liver volume change maps derived from computational tomography scans acquired pre- and post-radiation therapy.

Cazoulat, Guillaume; Gupta, Aashish C; Al Taie, Mais M; Koay, Eugene J; Brock, Kristy K

Cazoulat, Guillaume; Gupta, Aashish C; Al Taie, Mais M; Koay, Eugene J; Brock, Kristy K.

Afiliação

Cazoulat G; Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Center, Houston, TX, United States of America.
Gupta AC; Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Center, Houston, TX, United States of America.
Al Taie MM; Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Center, Houston, TX, United States of America.
Koay EJ; Department of Radiation Oncology, The University of Texas MD Anderson Center, Houston, TX, United States of America.
Brock KK; Department of Imaging Physics, The University of Texas MD Anderson Center, Houston, TX, United States of America.

Phys Med Biol ; 68(20)2023 10 04.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37714187

Assuntos

Carcinoma Hepatocelular; Neoplasias Hepáticas; Humanos; Dosagem Radioterapêutica; Neoplasias Hepáticas/diagnóstico por imagem; Neoplasias Hepáticas/radioterapia; Neoplasias Hepáticas/patologia; Planejamento da Radioterapia Assistida por Computador/métodos; Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico/métodos

Palavras-chave

deep learning; deformable image registration; liver cancer; radiation therapy; treatment response

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Carcinoma Hepatocelular / Neoplasias Hepáticas Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Phys Med Biol Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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