- ディープラーニング（DL）ベースの自動セグメンテーションは、オンライン適応放射線治療（OART）に有益であるが、臨床ターゲット容積（CTV）の自動セグメンテーションは複雑である。本研究は、多施設における一般化可能性を向上させるために、事前の臨床知識、すなわち治療前のCTを患者特有の事前情報としてDLモデルに組み込むことを検討した。
患者特有の先行情報を用いた多施設適応放射線療法における直腸癌CTVセグメンテーションの強化
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