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J-GLOBAL ID：202002277049456767   Reference number：20A0560366

最新医用画像技術:AIと放射線治療

Author (9)： KAKUTANI MICHIYUKI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  MATSUDA SHOHEI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  TAKEUCHI TAKAYUKI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  KAJIKAWA TOMOHIRO (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  TANAKA SHOHEI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  TANABE SHUMPEI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  KATSUTA YOSHIYUKI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  ITO KENGO (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野) ,  JINGU KEIICHI (東北大 大学院医学系研究科 放射線腫瘍学分野)
Material： 臨床放射線  (Japanese Journal of Clinical Radiology)
Volume： 65  Issue： 2  Page： 163-171  Publication year： Feb. 10, 2020 
JST Material Number： F0427A  ISSN： 0009-9252  CODEN： RHOSA  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： human ,...

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JST classification (1)： Radiotherapy for tumors  (GE03034K)

Reference (11)：

• Meyer P et al : Survey on deep learning for radiotherapy. Comput Biol Med 98 : 126-146, 2018
• Yang J et al : Autosegmentation for thoracic radiation treatment planning : a grand challenge at AAPM 2017. Med Phys 45 : 4568-4581, 2018
• Matsuda S et al : Development of convolutional neural network-based automated segmentation using evolutionary algorithm on prostate MR images. 19th Asia-Oceania Congress of Medical Physics 2019.
• Kajikawa T et al : A convolutional neural network approach for IMRT dose distribution prediction in prostate cancer patients. J Radiat Res 60 : 685-693, 2019
• Ito K et al : Feasibility of a direct-conversion method from magnetic susceptibility to relative electron density for radiation therapy treatment planning. IJMPCERO 6 : 252-265, 2017

Terms in the title (3)： 医用画像 ,  AI ,  放射線治療