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J-GLOBAL ID：202002225761671900   Reference number：20A0711050

Machine learning for automatic construction of pediatric abdominal phantoms for radiation dose reconstruction

放射線量再構成のための小児腹部ファントムの自動構築のための機械学習【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Virgolin Marco (Ctr. Wiskunde & Informatica (Netherlands)) ,  Wang Ziyuan (Amsterdam UMC (Netherlands)) ,  Alderliesten Tanja (Amsterdam UMC (Netherlands)) ,  Bosman Peter A. N. (Ctr. Wiskunde & Informatica (Netherlands))
Material： Proceedings of SPIE  (Proceedings. SPIE - The International Society for Optical Engineering)
Volume： 11318  Page： 1131815-7  Publication year： 2020 
JST Material Number： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： The advent of Machine Learning...

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Thesaurus term： database ,  *phantom ,  three dimension ,  *child ,  reliability(property) ,  segmentation ,  radiotherapy ,  computed tomography ,  dissection ,  two dimension ,  algorithm ,  readability ,  spleen ,  *machine learning ,  side effect

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Manufacturing technology of solid-state devices  (NC03030V)

Terms in the title (7)： 放射 ,  線量再構成 ,  小児 ,  腹部 ,  ファントム ,  構築 ,  機械学習