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A multimodality segmentation framework for automatic target delineation in head and neck radiotherapy

机译：用于头部和颈部放射治疗中自动目标定位的多模式分割框架

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Purpose:To develop an automatic segmentation algorithm integrating imaging information from computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), and magnetic resonance imaging (MRI) to delineate target volume in head and neck cancer radiotherapy.

机译：目的：开发一种自动分割算法，将来自计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）和磁共振成像（MRI）的成像信息整合在一起，以描述头颈癌放疗中的目标体积。

著录项

期刊名称 Medical Physics
作者
Jinzhong Yang; Beth M. Beadle; Adam S. Garden; David L. Schwartz; Michalis Aristophanous;
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作者单位

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年(卷),期 -1(42),9
年度 -1
页码 5310–5320
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类放射医学;影像诊断学;
关键词
multimodality segmentation Gaussian mixture model target definition head and neck cancer;

机译：多模态分割;高斯混合模型;目标定义;头颈癌;

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机译：头部和颈部放射治疗中自动目标描绘的多模数分割框架

A multimodality segmentation framework for automatic target delineation in head and neck radiotherapy

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