• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

On the Fuzziness of Machine Learning, Neural Networks, and Artificial Intelligence in Radiation Oncology.

作者信息

El Naqa Issam, Brock Kristy, Yu Yan, Langen Katja, Klein Eric E

出版信息

Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2018 Jan 1;100(1):1-4. doi: 10.1016/j.ijrobp.2017.06.011.

DOI:10.1016/j.ijrobp.2017.06.011
PMID:29254765
Abstract
摘要

相似文献

1
On the Fuzziness of Machine Learning, Neural Networks, and Artificial Intelligence in Radiation Oncology.论放射肿瘤学中机器学习、神经网络及人工智能的模糊性
Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2018 Jan 1;100(1):1-4. doi: 10.1016/j.ijrobp.2017.06.011.
2
Potential Role of Machine Learning in Oncology.机器学习在肿瘤学中的潜在作用。
J Contemp Dent Pract. 2019 May 1;20(5):529-530.
3
[Basis and perspectives of artificial intelligence in radiation therapy].[人工智能在放射治疗中的基础与前景]
Cancer Radiother. 2019 Dec;23(8):913-916. doi: 10.1016/j.canrad.2019.08.005. Epub 2019 Oct 20.
4
Using Artificial Intelligence to Improve the Quality and Safety of Radiation Therapy.利用人工智能提高放射治疗的质量和安全性。
J Am Coll Radiol. 2019 Sep;16(9 Pt B):1267-1272. doi: 10.1016/j.jacr.2019.06.001.
5
Machine Learning Approaches for Predicting Radiation Therapy Outcomes: A Clinician's Perspective.机器学习在预测放射治疗结果中的应用：临床医生的视角。
Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2015 Dec 1;93(5):1127-35. doi: 10.1016/j.ijrobp.2015.07.2286. Epub 2015 Nov 11.
6
Application of artificial intelligence (AI) in Radiotherapy workflow: Paradigm shift in Precision Radiotherapy using Machine Learning.人工智能（AI）在放射治疗工作流程中的应用：使用机器学习实现精确放疗的范式转变。
Br J Radiol. 2019 Nov;92(1103):20190716. doi: 10.1259/bjr.20190716. Epub 2019 Sep 20.
7
Big Data and machine learning in radiation oncology: State of the art and future prospects.大数据和机器学习在放射肿瘤学中的应用：现状和未来展望。
Cancer Lett. 2016 Nov 1;382(1):110-117. doi: 10.1016/j.canlet.2016.05.033. Epub 2016 May 27.
8
The current state of artificial intelligence in ophthalmology.人工智能在眼科学中的应用现状。
Surv Ophthalmol. 2019 Mar-Apr;64(2):233-240. doi: 10.1016/j.survophthal.2018.09.002. Epub 2018 Sep 22.
9
Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, and Cognitive Computing: What Do These Terms Mean and How Will They Impact Health Care?人工智能、机器学习、深度学习和认知计算：这些术语是什么意思，它们将如何影响医疗保健？
J Arthroplasty. 2018 Aug;33(8):2358-2361. doi: 10.1016/j.arth.2018.02.067. Epub 2018 Feb 27.
10
Artificial intelligence in medical imaging of the liver.人工智能在肝脏医学影像中的应用。
World J Gastroenterol. 2019 Feb 14;25(6):672-682. doi: 10.3748/wjg.v25.i6.672.

引用本文的文献

1
Radiomics Analysis of 3D Dose Distributions to Predict Toxicity of Radiotherapy for Cervical Cancer.用于预测宫颈癌放疗毒性的三维剂量分布的影像组学分析
J Pers Med. 2021 May 11;11(5):398. doi: 10.3390/jpm11050398.
2
Radiomics for radiation oncologists: are we ready to go?放射肿瘤学家的放射组学：我们准备好出发了吗？
BJR Open. 2020 Mar 25;2(1):20190046. doi: 10.1259/bjro.20190046. eCollection 2020.
3
Genomics models in radiotherapy: From mechanistic to machine learning.放射治疗中的基因组学模型：从机制到机器学习。
Med Phys. 2020 Jun;47(5):e203-e217. doi: 10.1002/mp.13751.
4
Synthetic CT Generation Based on T2 Weighted MRI of Nasopharyngeal Carcinoma (NPC) Using a Deep Convolutional Neural Network (DCNN).基于深度卷积神经网络（DCNN）的鼻咽癌（NPC）T2加权磁共振成像（MRI）的合成CT生成
Front Oncol. 2019 Nov 29;9:1333. doi: 10.3389/fonc.2019.01333. eCollection 2019.
5
Paired cycle-GAN-based image correction for quantitative cone-beam computed tomography.基于对偶循环生成对抗网络的定量锥形束计算机断层扫描图像校正。
Med Phys. 2019 Sep;46(9):3998-4009. doi: 10.1002/mp.13656. Epub 2019 Jul 17.