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作者
Lian Zhang,Jason Holmes,Zhengliang Liu,Sujay A. Vora,Terence T. Sio,Carlos Vargas,Nathan Y. Yu,Sameer R. Keole,Steven E. Schild,Martin Bues,Sheng Li,Tianming Liu,Jiajian Shen,William W. Wong,Wei Liu
摘要
An accurate and efficient deep learning-augmented proton dose prediction framework has been developed for PBSPT, which can predict accurate dose distributions not only inside but also outside ROI efficiently. The framework can potentially further reduce the initial planning and adaptive replanning workload in PBSPT.
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