Artificial intelligence to generate synthetic CT for adaptive particle therapy
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
06/2024
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04A - Beitrag Sammelband
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Imaging in particle therapy. Current practice and future trends
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
8-16
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IOP Publishing
Verlagsort / Veranstaltungsort
Bristol
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Recently, Artificial Intelligence (AI) methods for the generation of synthetic computed tomography (sCT) have received significant research attention as an alternative to classical ones (e.g. bulk density assignment, atlas based virtual CT). We present here an overview of these methods for particle therapy (PT) applications, including strategies to replace CT in magnetic resonance imaging (MRI)-based treatment planning and to facilitate cone beam CT (CBCT)-based image-guided adaptive PT.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-0-7503-5117-1
978-0-7503-5115-7
978-0-7503-5115-7
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Thummerer, A., Zaffino, P., Spadea, M. F., Knopf, A., & Maspero, M. (2024). Artificial intelligence to generate synthetic CT for adaptive particle therapy. In C. Paganelli, C. Gianoli, & A. Knopf (Eds.), Imaging in particle therapy. Current practice and future trends (pp. 8–16). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/978-0-7503-5117-1ch8