Zobrazeno 1 - 10
of 434
pro vyhledávání: '"Sudhyadhom, A"'
Autor:
Gao, Yuan, Chang, Chih-Wei, Mandava, Sagar, Marants, Raanan, Scholey, Jessica E., Goette, Matthew, Lei, Yang, Mao, Hui, Bradley, Jeffrey D., Liu, Tian, Zhou, Jun, Sudhyadhom, Atchar, Yang, Xiaofeng
Magnetic Resonance Imaging (MRI) is increasingly incorporated into treatment planning, because of its superior soft tissue contrast used for tumor and soft tissue delineation versus computed tomography (CT). However, MRI cannot directly provide mass
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.05804
Autor:
Stephanie Bennett, Camille Verry, Evangelia Kaza, Xin Miao, Sandrine Dufort, Fabien Boux, Yannick Crémillieux, Olivier de Beaumont, Géraldine Le Duc, Ross Berbeco, Atchar Sudhyadhom
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-11 (2024)
Abstract AGuIX, a novel gadolinium-based nanoparticle, has been deployed in a pioneering double-blinded Phase II clinical trial aiming to assess its efficacy in enhancing radiotherapy for tumor treatment. This paper moves towards this goal by analyzi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/293759d42a3e475ba20a25ec8fdc98f8
Autor:
Yuan Gao, Chih-Wei Chang, Sagar Mandava, Raanan Marants, Jessica E. Scholey, Matthew Goette, Yang Lei, Hui Mao, Jeffrey D. Bradley, Tian Liu, Jun Zhou, Atchar Sudhyadhom, Xiaofeng Yang
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-15 (2024)
Abstract Magnetic Resonance Imaging (MRI) is increasingly being used in treatment planning due to its superior soft tissue contrast, which is useful for tumor and soft tissue delineation compared to computed tomography (CT). However, MRI cannot direc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0ec3d1b0d028472da40b27f53f147ba4
A spatially regularized Gaussian mixture model, LapGM, is proposed for the bias field correction and magnetic resonance normalization problem. The proposed spatial regularizer gives practitioners fine-tuned control between balancing bias field remova
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.13619
Autor:
Chang, Chih-Wei, Marants, Raanan, Gao, Yuan, Goette, Matthew, Scholey, Jessica E., Bradley, Jeffrey D., Liu, Tian, Zhou, Jun, Sudhyadhom, Atchar, Yang, Xiaofeng
Mapping computed tomography (CT) number to material property dominates the proton range uncertainty. This work aims to develop a physics-constrained deep learning-based multimodal imaging (PDMI) framework to integrate physics, deep learning, magnetic
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.13150
Autor:
Yuan Gao, Chih-Wei Chang, Sagar Mandava, Raanan Marants, Jessica E. Scholey, Matthew Goette, Yang Lei, Hui Mao, Jeffrey D. Bradley, Tian Liu, Jun Zhou, Atchar Sudhyadhom, Xiaofeng Yang
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-1 (2024)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1b91c9361aae43e2b2cbe869f885bd81
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.