Predicting dice similarity coefficient of deformably registered contours using Siamese neural network
Objective. Automatic deformable image registration (DIR) is a critical step in adaptive radiotherapy. Manually delineated organs-at-risk (OARs) contours on planning CT (pCT) scans are deformably registered onto daily cone-beam CT (CBCT) scans for delivered dose accumulation. However, evaluation of r...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yeap, Ping Lin, Wong, Yun Ming, Ong, Ashley Li Kuan, Tuan, Jeffrey Kit Loong, Pang, Eric Pei Ping, Park, Sung Yong, Lee, James Cheow Lei, Tan, Hong Qi |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174260 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Machine learning prediction of Dice similarity coefficient for validation of deformable image registration
بواسطة: Wong, Yun Ming, وآخرون
منشور في: (2024) -
A new similarity measure for deformable image registration based on intensity matching
بواسطة: Lu, Y., وآخرون
منشور في: (2014) -
Dice's coefficient on trigram profiles as metric for language similarity
بواسطة: Oco, Nathaniel, وآخرون
منشور في: (2013) -
3D orthodontics visualization
بواسطة: ZHANG HUA
منشور في: (2010) -
ACCURATE NONLINEAR MAPPING BETWEEN MNI152/COLIN27 VOLUMETRIC AND FREESURFER SURFACE COORDINATE SYSTEMS
بواسطة: WU JIANXIAO
منشور في: (2018)