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【2h】

An image-based deep learning framework for individualizing radiotherapy dose

机译:基于图像的深度学习框架用于个性化放疗剂量

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摘要

Background:Radiotherapy continues to be delivered uniformly without consideration of individual tumor characteristics. To advance toward more precise treatments in radiotherapy, we queried the lung computed tomography (CT)-derived feature space to identify radiation sensitivity parameters that can predict treatment failure and hence guide the individualization of radiotherapy dose.
机译:背景:放射治疗继续均匀地进行,无需考虑各个肿瘤的特征。为了向放射治疗中的更精确治疗迈进,我们查询了肺部计算机断层扫描(CT)衍生的特征空间,以识别可以预测治疗失败并因此指导放射治疗剂量个体化的放射敏感性参数。

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