Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Medical imaging data analysis using 3D deep learning models towards improving the individual treatment plans / Kamila KALECIŃSKA, Tomasz FIUTOWSKI, Paweł JURGIELEWICZ, Damian Kabat, Bartłomiej Rachwał, Łukasz Kapłon, Maciej KOPEĆ, Stefan KOPERNY, Dagmara Kulig, Jakub MOROŃ, Gabriel Moskal, Antoni Ruciński, Piotr WIĄCEK, Bartosz MINDUR, Tomasz SZUMLAK // Nuclear Instruments & Methods in Physics Research. Section A, Accelerators, spectrometers, detectors and associated equipment ; ISSN 0168-9002. — 2023 — vol. 1048 art. no. 167951, s. 1–2. — Bibliogr. s. 2, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2022-12-19


Autorzy (15)


Słowa kluczowe

3D segmentationcancer treatmentmachine learning

Dane bibliometryczne

ID BaDAP144621
Data dodania do BaDAP2023-01-17
Tekst źródłowyURL
DOI10.1016/j.nima.2022.167951
Rok publikacji2023
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Czasopismo/seriaNuclear Instruments & Methods in Physics Research, Section A, Accelerators Spectrometers, Detectors and Associated Equipment

Abstract

This work is a part of a research project aiming at delivering the next generation active medical phantom, Dose-3D, with high spatial granulation for quasi-real time measurement of the volumetric radiotherapeutic dose deposited during photon therapy. The preliminary results, discussed here, pertain to the intelligent medical data augmentation using Generative Adversarial Networks (GANs) technique implemented inside MONAI framework. However, in the scope of the project, we perform a broad search for the most efficient and advanced Deep Learning (DL) models to create tools for 3D Computed Tomography (CT) images segmentation and cancer diagnosis improvement that will be an integral part of the custom designed software platform for processing data collected with Dose-3D phantom. Apart from the innovative detection system the software itself may prove to be disruptive in the context of the currently available tools by offering open-source high quality toolkit for wide use in everyday clinical applications.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
A reconfigurable detector for measuring the spatial distribution of radiation dose for applications in the preparation of individual patient treatment plans / Maciej KOPEĆ, Tomasz FIUTOWSKI, Paweł JURGIELEWICZ, Damian Kabat, Kamila KALECIŃSKA, Łukasz Kapłon, Stefan KOPERNY, Dagmara Kulig, Jakub MOROŃ, Gabriel Moskal, Antoni Ruciński, Piotr WIĄCEK, Tomasz SZUMLAK, Bartosz MINDUR // Nuclear Instruments & Methods in Physics Research. Section A, Accelerators, spectrometers, detectors and associated equipment ; ISSN 0168-9002. — 2023 — vol. 1048 art. no. 167937, s. 1–2. — Bibliogr. s. 2, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2022-12-21
artykuł
A modular data acquisition system for reconstruction of radiation dose spatial distribution in radiotherapy treatment planning / Paweł JURGIELEWICZ, Marcin Filipek, Tomasz FIUTOWSKI, Damian Kabat, Kamila KALECIŃSKA, Łukasz Kapłon, Maciej KOPEĆ, Stefan KOPERNY, Dagmara Kulig, Jakub MOROŃ, Gabriel Moskal, Antoni Ruciński, Piotr WIĄCEK, Tomasz SZUMLAK, Bartosz MINDUR // Nuclear Instruments & Methods in Physics Research. Section A, Accelerators, spectrometers, detectors and associated equipment ; ISSN 0168-9002. — 2023 — vol. 1045 art. no. 167607, s. 1–2. — Bibliogr. s. 2, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2022-10-18