9780367761226 - auto-segmentation for radiation oncology: state of the art (series in medical physics and biomedical engineering) (15 resultados)
Auto-Segmentation for Radiation Oncology : State of the Art
Yang, Jinzhong (EDT); Sharp, Gregory C. (EDT); Gooding, Mark J. (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press 2023
Serie: Series in Medical Physics and Biomedical Engineering, Libro 71 de 99. Libro 71 de 99 - Series in Medical Physics and Biomedical Engineering
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Auto-Segmentation for Radiation Oncology : State of the Art
Yang, Jinzhong (EDT); Sharp, Gregory C. (EDT); Gooding, Mark J. (EDT)
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Editorial: CRC Press 2023
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Auto-Segmentation for Radiation Oncology : State of the Art
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Editorial: CRC Press 2023
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Editorial: CRC Press 2023
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Editorial: Taylor & Francis Ltd 2023
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Editorial: CRC Press 2023
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Auto-Segmentation for Radiation Oncology: State of the Art
Yang, Jinzhong (Editor)/ Sharp, Gregory C. (Editor)/ Gooding, Mark J. (Editor)
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Pr I Llc 2023
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Idioma: Inglés
Editorial: TAYLOR & FRANCIS NP 2021
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Editorial: CRC Press 2023
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Editorial: CRC Press 2023
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Jinzhong Yang earned his BS and MS degrees in Electrical Engineering from the University ofScience and Technology of China, in 1998 and 2001, and his PhD degree in Electrical Engineeringfrom Lehigh University in 2006.… In Ju.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive introduction to current state-of-the-art auto-segmentation approaches used in radiation oncology for auto-delineation of organs-of-risk for thoracic radiation treatment planning. Containing the latest,…cutting edge technologies and treatments, it explores deep-learning methods, multi-atlas-based methods, and model-based methods that are currently being developed for clinical radiation oncology applications. Each chapter focuses on a specific aspect of algorithm choices and discusses the impact of the different algorithm modules to the algorithm performance as well as the implementation issues for clinical use (including data curation challenges and auto-contour evaluations).This book is an ideal guide for radiation oncology centers looking to learn more about potential auto-segmentation tools for their clinic in addition to medical physicists commissioning auto-segmentation for clinical use.Features:Up-to-date with the latest technologies in the fieldEdited by leading authorities in the area, with chapter contributions from subject area specialistsAll approaches presented in this book are validated using a standard benchmark dataset established by the Thoracic Auto-segmentation Challenge held as an event of the 2017 Annual Meeting of American Association of Physicists in Medicine.
