Výsledky vyhledávání - "Desai, Neil P"

Report

Deep Learning (DL)-based Automatic Segmentation of the Internal Pudendal Artery (IPA) for Reduction of Erectile Dysfunction in Definitive Radiotherapy of Localized Prostate Cancer

Autor: Balagopal, Anjali, Dohopolski, Michael, Kwon, Young Suk, Montalvo, Steven, Morgan, Howard, Bai, Ti, Nguyen, Dan, Liang, Xiao, Zhong, Xinran, Lin, Mu-Han, Desai, Neil, Jiang, Steve

Background and purpose: Radiation-induced erectile dysfunction (RiED) is commonly seen in prostate cancer patients. Clinical trials have been developed in multiple institutions to investigate whether dose-sparing to the internal-pudendal-arteries (IP

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2302.01493

Zobrazit plný text záznamu

Report

Performance Deterioration of Deep Learning Models after Clinical Deployment: A Case Study with Auto-segmentation for Definitive Prostate Cancer Radiotherapy

Autor: Wang, Biling, Dohopolski, Michael, Bai, Ti, Wu, Junjie, Hannan, Raquibul, Desai, Neil, Garant, Aurelie, Yang, Daniel, Nguyen, Dan, Lin, Mu-Han, Timmerman, Robert, Wang, Xinlei, Jiang, Steve

We evaluated the temporal performance of a deep learning (DL) based artificial intelligence (AI) model for auto segmentation in prostate radiotherapy, seeking to correlate its efficacy with changes in clinical landscapes. Our study involved 1328 pros

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2210.05673

Zobrazit plný text záznamu

Report

PSA-Net: Deep Learning based Physician Style-Aware Segmentation Network for Post-Operative Prostate Cancer Clinical Target Volume

Autor: Balagopal, Anjali, Morgan, Howard, Dohopoloski, Michael, Timmerman, Ramsey, Shan, Jie, Heitjan, Daniel F., Liu, Wei, Nguyen, Dan, Hannan, Raquibul, Garant, Aurelie, Desai, Neil, Jiang, Steve

Automatic segmentation of medical images with DL algorithms has proven to be highly successful. With most of these algorithms, inter-observer variation is an acknowledged problem, leading to sub-optimal results. This problem is even more significant

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2102.07880

Zobrazit plný text záznamu

Report

Dosimetric impact of physician style variations in contouring CTV for post-operative prostate cancer: A deep learning-based simulation study

Autor: Balagopal, Anjali, Nguyen, Dan, Mashayekhi, Maryam, Morgan, Howard, Garant, Aurelie, Desai, Neil, Hannan, Raquibul, Lin, Mu-Han, Jiang, Steve

Inter-observer variation is a significant problem in clinical target volume(CTV) segmentation in postoperative settings, where there is no gross tumor present. In this scenario, the CTV is not an anatomically established structure, but one determined

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2102.01006

Zobrazit plný text záznamu

Report

A deep learning-based framework for segmenting invisible clinical target volumes with estimated uncertainties for post-operative prostate cancer radiotherapy

Autor: Balagopal, Anjali, Nguyen, Dan, Morgan, Howard, Weng, Yaochung, Dohopolski, Michael, Lin, Mu-Han, Barkousaraie, Azar Sadeghnejad, Gonzalez, Yesenia, Garant, Aurelie, Desai, Neil, Hannan, Raquibul, Jiang, Steve

In post-operative radiotherapy for prostate cancer, the cancerous prostate gland has been surgically removed, so the clinical target volume (CTV) to be irradiated encompasses the microscopic spread of tumor cells, which cannot be visualized in typica

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2004.13294

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání