Zobrazeno 1 - 10
of 511
pro vyhledávání: '"Bessieres P"'
Autor:
Blanche Texier, Cédric Hémon, Adélie Queffélec, Jason Dowling, Igor Bessieres, Peter Greer, Oscar Acosta, Adrien Boue-Rafle, Renaud de Crevoisier, Caroline Lafond, Joël Castelli, Anaïs Barateau, Jean-Claude Nunes
Publikováno v:
Physics and Imaging in Radiation Oncology, Vol 31, Iss , Pp 100612- (2024)
Background and purpose: Magnetic resonance imaging (MRI)-to-computed tomography (CT) synthesis is essential in MRI-only radiotherapy workflows, particularly through deep learning techniques known for their accuracy. However, current supervised method
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2df01f73d36c41818e47ef3d0b41267e
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
You Zhou, Alain Lalande, Cédric Chevalier, Jérémy Baude, Léone Aubignac, Julien Boudet, Igor Bessieres
Publikováno v:
Frontiers in Oncology, Vol 13 (2024)
IntroductionLinear accelerator (linac) incorporating a magnetic resonance (MR) imaging device providing enhanced soft tissue contrast is particularly suited for abdominal radiation therapy. In particular, accurate segmentation for abdominal tumors an
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fa5d08f88f8e46519c2b3f66fd51f226
We consider open, oriented 3-manifolds which are infinite connected sums of closed 3-manifolds. We introduce some topological invariants for these manifolds and obtain a classification in the case where there are only finitely many summands up to dif
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.11883
Autor:
Safaa Tahri, Blanche Texier, Jean-Claude Nunes, Cédric Hemon, Pauline Lekieffre, Emma Collot, Hilda Chourak, Jennifer Le Guevelou, Peter Greer, Jason Dowling, Oscar Acosta, Igor Bessieres, Louis Marage, Adrien Boue-Rafle, Renaud De Crevoisier, Caroline Lafond, Anaïs Barateau
Publikováno v:
Frontiers in Oncology, Vol 13 (2023)
IntroductionFor radiotherapy based solely on magnetic resonance imaging (MRI), generating synthetic computed tomography scans (sCT) from MRI is essential for dose calculation. The use of deep learning (DL) methods to generate sCT from MRI has shown e
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a1d51ded1429495bb38f6ed943c64561
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Blanche Texier, Cédric Hémon, Pauline Lekieffre, Emma Collot, Safaa Tahri, Hilda Chourak, Jason Dowling, Peter Greer, Igor Bessieres, Oscar Acosta, Adrien Boue-Rafle, Jennifer Le Guevelou, Renaud de Crevoisier, Caroline Lafond, Joël Castelli, Anaïs Barateau, Jean-Claude Nunes
Publikováno v:
Physics and Imaging in Radiation Oncology, Vol 28, Iss , Pp 100511- (2023)
Background and Purpose: Addressing the need for accurate dose calculation in MRI-only radiotherapy, the generation of synthetic Computed Tomography (sCT) from MRI has emerged. Deep learning (DL) techniques, have shown promising results in achieving h
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/93f14f1c64e24cf186ea07d7a70d3cb3