关键词中包括 organs-at-risk 的文章

1 基于扇形束CT研究不同固定体位下宫颈癌术后放疗中膀胱体积改变对膀胱和小肠受照剂量的影响 许晨迪1，2，姜晓勃2，王亚娟2，刘镖水2，彭应林2，林志悦2，林承光 2，吴德华1 2023年第5期 [529－535][摘要](583)[pdf 1426KB](267)

2 基于U-Net结合改进算法对放疗危及器官自动勾画研究 吴传锋1，金鑫妍2，白司悦2，葛云2，周俊东1，胡睿1，陈颖2，王东燕1 2023年第3期 [303－312][摘要](525)[pdf 2927KB](199)

3 两种自动勾画软件对危及器官勾画结果对比分析 束炅1，2，3，王宏志1，2，3，崔相利1，3 2022年第3期 [295－299][摘要](460)[pdf 919KB](363)

4 基于FC_DenseNet深度学习网络自动分割肺癌放疗中的危及器官 张富利1，杨安宁2，路娜1，蒋华勇1，陈点点1，郁艳军1，王雅棣1 2021年第2期 [259－264][摘要](887)[pdf 1107KB](602)

5 基于靶区与危及器官重叠度的自动治疗计划设计 潘兴晨1，2，汪冬1，胡丽琴1 2021年第10期 [1203－1208][摘要](569)[pdf 1236KB](345)

6 金属伪影对鼻咽癌放疗危及器官自动勾画的影响 宋威，鹿红，马珺，赵迪，王逸君，黄维，秦亮，于大海 2021年第10期 [1185－1189][摘要](598)[pdf 889KB](365)

7 基于食管癌放疗的剂量学参数研究几何指标评价自动勾画轮廓准确度的可行性 鲜利勋1，2，李光俊1，肖青1，陈黎1，胡臻尧1，柏森1，2 2021年第2期 [148－152][摘要](680)[pdf 1209KB](455)

8 基于深度学习和图谱库方法自动勾画肿瘤放疗中危及器官的比较 张富利1，崔德琪2，王秋生3，韦凌宇1，朱林林2，郁艳军1，李海鹏3，王雅棣1 2019年第12期 [1486－1490][摘要](1086)[pdf 1067KB](1150)

9 体积对自动勾画软件勾画危及器官准确性的影响 李华玲1，王沛沛2，李金凯2，李彩虹2，昌志刚2，顾宵寰2，孙新臣2，曹远东2 2020年第7期 [797－802][摘要](958)[pdf 1016KB](553)

10 基于U-net卷积神经网络的宫颈癌临床靶区和危及器官自动勾画的研究 秦楠楠1，薛旭东2，吴爱林2，闫冰2，朱雅迪1，张朋2，吴爱东1,2 2020年第4期 [524－528][摘要](1400)[pdf 1647KB](814)

11 基于人工智能技术的危及器官自动勾画在胸部肿瘤中的应用 王沛沛，李金凯，李彩虹，昌志刚，顾宵寰，曹远东 2019年第11期 [1346－1349][摘要](1091)[pdf 1038KB](765)

12 算法和匹配数目对宫颈癌危及器官自动勾画的影响 王金媛1，徐寿平1，2，杨微1，张慧娟1，曲宝林1，2，郑庆增3 2019年第11期 [1243－1248][摘要](877)[pdf 857KB](527)

13  Monaco计划系统计算网格对头颈部肿瘤小体积危及器官的剂量学影响  裴运通，胡金炎，马阳光，王海洋，刘乐乐，姬腾飞，郭跃信 2019年第10期 [1145－1151][摘要](1254)[pdf 3706KB](673)

14 定量评价Atlas模板库病例数目对宫颈癌危及器官自动勾画的影响 王金媛1，徐寿平1，2，刘博3，郑庆增4，张慧娟1，杨微1，曲宝林1， 2019年第7期 [760－764][摘要](823)[pdf 1207KB](814)

15  利用深度反卷积神经网络自动勾画放疗危及器官  门阔，戴建荣 2018年第3期 [256－259][摘要](1671)[pdf 1054KB](1416)

16  不同重建方式下CT层厚对胸部肿瘤体积和剂量的影响  何亚男，罗焕丽，靳富，杨丁懿，黄锣 2018年第3期 [249－255][摘要](1737)[pdf 1094KB](1361)

17  基于危及器官分区约束的等效均匀剂量优化在直肠癌容积调强放疗中的应用  左宇浩1，杨振2，周剑良1，雷明军2，曹瑛2，杨晓喻2，唐杜2，刘礼东1 2018年第1期 [36－40][摘要](1221)[pdf 1065KB](692)