Detalles de la búsqueda
1.
Evaluating the relationship between contouring variability and modelled treatment outcome for prostate bed radiotherapy.
Phys Med Biol
; 69(8)2024 Apr 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38471173
2.
Uncertainty estimation using a 3D probabilistic U-Net for segmentation with small radiotherapy clinical trial datasets.
Comput Med Imaging Graph
; 116: 102403, 2024 Jun 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38878632
3.
Standardising Breast Radiotherapy Structure Naming Conventions: A Machine Learning Approach.
Cancers (Basel)
; 15(3)2023 Jan 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36765523
4.
Clinical target volume delineation quality assurance for MRI-guided prostate radiotherapy using deep learning with uncertainty estimation.
Radiother Oncol
; 186: 109794, 2023 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37414257
5.
Automatic radiotherapy delineation quality assurance on prostate MRI with deep learning in a multicentre clinical trial.
Phys Med Biol
; 66(19)2021 09 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34507305
6.
Contour variation is a primary source of error when delivering post prostatectomy radiotherapy: Results of the Trans-Tasman Radiation Oncology Group 08.03 Radiotherapy Adjuvant Versus Early Salvage (RAVES) benchmarking exercise.
J Med Imaging Radiat Oncol
; 63(3): 390-398, 2019 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30950223
7.
Superior target volume and organ stability with the use of endorectal balloons in post-prostatectomy radiotherapy.
J Med Imaging Radiat Oncol
; 59(4): 507-513, 2015 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25828420
8.
Endorectal balloons in the post prostatectomy setting: do gains in stability lead to more predictable dosimetry?
Radiother Oncol
; 109(3): 493-7, 2013 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24044793
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