Deep learning‐enabled EPID‐based 3D dosimetry for dose verification of step‐and‐shoot radiotherapy

2021 ◽  
Author(s):  
Mengyu Jia ◽  
Yan Wu ◽  
Yong Yang ◽  
Lei Wang ◽  
Cynthia Chuang ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Dose Verification ◽  
3D Dosimetry ◽  
Step And Shoot

Development of Monte Carlo Dose Verification System for MHI-TM2000 in Step-and-shoot Cases

2010 ◽  
Vol 78 (3) ◽  
pp. S717-S718 ◽  
Author(s):  
Y. Ishihara ◽  
A. Sawada ◽  
M. Nakamura ◽  
S. Kaneko ◽  
K. Takayama ◽  
...  
Keyword(s):  
Monte Carlo ◽  
Dose Verification ◽  
Verification System ◽  
Step And Shoot

scholarly journals Dose Verification of Stereotactic Radiosurgery Treatment for Trigeminal Neuralgia with Presage 3D Dosimetry System

2010 ◽  
Vol 250 ◽  
pp. 012058 ◽  
Author(s):  
Z Wang ◽  
A Thomas ◽  
J Newton ◽  
G Ibbott ◽  
J Deasy ◽  
...  
Keyword(s):  
Trigeminal Neuralgia ◽  
Stereotactic Radiosurgery ◽  
Dose Verification ◽  
3D Dosimetry ◽  
Dosimetry System

Deep learning‐augmented radioluminescence imaging for radiotherapy dose verification

2021 ◽  
Author(s):  
Mengyu Jia ◽  
Yong Yang ◽  
Yan Wu ◽  
Xiaomeng Li ◽  
Lei Xing ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning ◽  
Dose Verification ◽  
Radiotherapy Dose

Deep Learning

2009 ◽  
Author(s):  
Stellan Ohlsson
Keyword(s):  
Deep Learning

Intelligence artificielle : le futur de l’Orthodontie ?

2019 ◽  
Vol 53 (3) ◽  
pp. 281-294
Author(s):  
Jean-Michel Foucart ◽  
Augustin Chavanne ◽  
Jérôme Bourriau
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Deep Learning ◽  
Intelligence Artificielle ◽  
Set Up

Nombreux sont les apports envisagés de l’Intelligence Artificielle (IA) en médecine. En orthodontie, plusieurs solutions automatisées sont disponibles depuis quelques années en imagerie par rayons X (analyse céphalométrique automatisée, analyse automatisée des voies aériennes) ou depuis quelques mois (analyse automatique des modèles numériques, set-up automatisé; CS Model +, Carestream Dental™). L’objectif de cette étude, en deux parties, est d’évaluer la fiabilité de l’analyse automatisée des modèles tant au niveau de leur numérisation que de leur segmentation. La comparaison des résultats d’analyse des modèles obtenus automatiquement et par l’intermédiaire de plusieurs orthodontistes démontre la fiabilité de l’analyse automatique; l’erreur de mesure oscillant, in fine, entre 0,08 et 1,04 mm, ce qui est non significatif et comparable avec les erreurs de mesures inter-observateurs rapportées dans la littérature. Ces résultats ouvrent ainsi de nouvelles perspectives quand à l’apport de l’IA en Orthodontie qui, basée sur le deep learning et le big data, devrait permettre, à moyen terme, d’évoluer vers une orthodontie plus préventive et plus prédictive.

CT-Koronarangiographie mit „Step and Shoot“: Vergleich 256 Zeilen vs. 64 Zeilen

2009 ◽  
Vol 181 (S 01) ◽  
Author(s):  
OK Klass ◽  
A Siebach ◽  
S Feuerlein ◽  
M Juchems ◽  
T Stuber ◽  
...  
Keyword(s):  
Step And Shoot

EFFECTIVENESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE USING DEEP LEARNING FOR DETECTING GASTRIC CANCER IN ENDOSCOPIC IMAGES

2018 ◽  
Author(s):  
T Hirasawa ◽  
K Aoyama ◽  
J Fujisaki ◽  
T Tada
Keyword(s):  
Artificial Intelligence ◽  
Gastric Cancer ◽  
Deep Learning ◽  
Endoscopic Images

Vollautomatische Quantifizierung der Volumina und Funktion des linken Ventrikels in der kardialen MRT: Evaluation eines Deep-Learning basierten Algorithmus

2020 ◽  
Author(s):  
B Böttcher ◽  
E Beller ◽  
A Busse ◽  
F Streckenbach ◽  
M Weber ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning

Primäre ZNS-Lymphome: Vollautomatisierte Detektion und Segmentierung auf multiparametrischen MRT-Datensätzen mittels Deep-Learning

2020 ◽  
Author(s):  
L Pennig ◽  
L Lourenco Caldeira ◽  
C Hoyer ◽  
L Görtz ◽  
R Shahzad ◽  
...  
Keyword(s):  
Deep Learning
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