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基于深度学习方法的伪CT图像合成技术研究及在放疗中的应用进展

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摘要摘要随着医学图像合成任务复杂度的提高和对临床放疗精度的需求，深度学习算法在伪CT图像合成与分析中的角色越发重要。本文根据图像的模态种类对基于深度学习方法下的伪CT图像合成技术进行归类与分析，并介绍其在放疗应用中的最新进展。

DOI ojnyypnx4r/5185713

作者孙鸿飞倪昕晔杨建华

机构地区西北工业大学自动化学院，西安　710072,南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科　南京医科大学医学物理研究中心　213003

出处《中华放射医学与防护杂志》 2021年03期

关键词深度学习伪CT 图像引导放疗

分类 [医药卫生][]

出版日期 2021年05月08日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中华放射医学与防护杂志

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