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Respiratory Motion-Embedded Deep Learning Model for Local Failure Prediction and Individualized Radiation Dose Prescription

Respiratory Motion-Embedded Deep Learning Model for Local Failure Prediction and Individualized Radiation Dose Prescription
用于局部故障预测和个体化辐射剂量处方的呼吸运动嵌入式深度学习模型
批准号：
454424
负责人：
Teo Peng T
金额：
$7.29万
依托单位：
Northwestern University (Illinois)
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Fellowship Programs
财政年份：
2021
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-10-01 至 2023-10-01
来源：
https://webapps.cihr-irsc.gc.ca/decisions/p/project_details.html?applId=454424&lang=en
关键词：
Computer Vision Deep Learning Local Recurrence Local Treatment Failure Lung Cancer Lung Tumor Motion Tracking Radiation Oncology Respiratory Induced Motion Stereotactic Body Radiotherapy Treatment Outcome Prediciton

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项目成果

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The emergence of conformal, high-dose radiotherapy has significantly changed how we treat patients with early-stage lung cancer. Even though progress has been made, studies still show that certain patients are more likely to experience local failure after
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基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
  • 批准号：
    51769027
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    38.0万元
  • 批准年份：
    2017
  • 负责人：
    张大奇
  • 依托单位：
    青海大学
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning（脉冲深度学习）方法研究
  • 批准号：
    61573081
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    64.0万元
  • 批准年份：
    2015
  • 负责人：
    屈鸿
  • 依托单位：
    电子科技大学