- マグネティックレゾナンス画像（MRI）を統合した放射線治療（RT）には、高速かつ正確な適応介入のための自動セグメンテーションアルゴリズムが必要である。本研究は、MRI統合直線加速器（MR-linacまたはMRL）画像上でのリスク臓器セグメンテーションに関するデータ不足を補うために、合成MRL支援の深層学習フレームワークを開発した。
MRL補助による深層学習フレームワークが婦人科がんの放射線治療における危険臓器セグメンテーションを強化
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