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Transforming [ 177 Lu]Lu‐PSMA‐617 treatment planning: Machine learning‐based radiodosiomics and swin UNETR using pretherapy PSMA positron emission tomography/computed tomography (PET/CT)

正电子发射断层摄影术 核医学 医学影像学 计算机断层摄影术 正电子发射断层摄影术 断层摄影术 材料科学 医学物理学 医学 正电子 生物医学工程 病变 放射治疗 影像引导放射治疗 迭代重建 图像处理 放射治疗计划 正电子发射
作者
Elmira Yazdani,Aryan Neizehbaz,Najme Karamzade‐Ziarati,Farshad Emami,Habibeh Vosoughi,Mahboobeh Asadi,Atefeh Mahmoudi,Mahdi Sadeghi,Saeed Reza Kheradpisheh,Parham Geramifar
出处
期刊：Medical Physics [Wiley]
日期：2025-09-23 卷期号：52 (10): e70030-e70030 被引量：5
链接
nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1002/mp.70030
摘要
Integrating ML-based radiodosiomics and transformer-based DL enables accurate, efficient lesion AD and DRM prediction from pretherapy PET/CT, supporting personalized Lu-PSMA RLT planning.
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