Suppr超能文献

Extensive upfront validation and testing are needed prior to the clinical implementation of AI-based auto-segmentation tools.

作者信息

Roper Justin, Lin Mu-Han, Rong Yi

机构信息

Department of Radiation Oncology, Winship Cancer Institute of Emory University, Atlanta, Georgia, USA.

Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA.

出版信息

J Appl Clin Med Phys. 2023 Jan;24(1):e13873. doi: 10.1002/acm2.13873. Epub 2022 Dec 22.

Abstract
摘要

相似文献

引用本文的文献

本文引用的文献

1
A Proof-of-Concept Study of Artificial Intelligence-assisted Contour Editing.人工智能辅助轮廓编辑的概念验证研究
Radiol Artif Intell. 2022 Aug 3;4(5):e210214. doi: 10.1148/ryai.210214. eCollection 2022 Sep.
6
Deep learning for segmentation in radiation therapy planning: a review.深度学习在放射治疗计划中的分割应用:综述
J Med Imaging Radiat Oncol. 2021 Aug;65(5):578-595. doi: 10.1111/1754-9485.13286. Epub 2021 Jul 26.

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