Auto-Segmentation for Radiation Oncology
Gregory C. Sharp
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In den Warenkorb legenThis book provides a comprehensive introduction to current state-of-the-art auto-segmentation approaches used in radiation oncology for auto-delineation of organs-of-risk for thoracic radiation treatment planning. Containing the latest, cutting edge technologies and treatments, it explores deep-learning methods, multi-atlas-based methods, and model-based methods that are currently being developed for clinical radiation oncology applications. Each chapter focuses on a specific aspect of algorithm choices and discusses the impact of the different algorithm modules to the algorithm performance as well as the implementation issues for clinical use (including data curation challenges and auto-contour evaluations). This book is an ideal guide for radiation oncology centers looking to learn more about potential auto-segmentation tools for their clinic in addition to medical physicists commissioning auto-segmentation for clinical use. Features: Up-to-date with the latest technologies in the field Edited by leading authorities in the area, with chapter contributions from subject area specialists All approaches presented in this book are validated using a standard benchmark dataset established by the Thoracic Auto-segmentation Challenge held as an event of the 2017 Annual Meeting of American Association of Physicists in Medicine.
Bestandsnummer des Verkäufers LU-9780367761226
This book provides a comprehensive introduction to current state-of-the-art auto-segmentation approaches used in radiation oncology for auto-delineation of organs-of-risk for thoracic radiation treatment planning. Containing the latest, cutting edge technologies and treatments, it explores deep-learning methods, multi-atlas-based methods, and model-based methods that are currently being developed for clinical radiation oncology applications. Each chapter focuses on a specific aspect of algorithm choices and discusses the impact of the different algorithm modules to the algorithm performance as well as the implementation issues for clinical use (including data curation challenges and auto-contour evaluations).
This book is an ideal guide for radiation oncology centers looking to learn more about potential auto-segmentation tools for their clinic in addition to medical physicists commissioning auto-segmentation for clinical use.
Features:
Jinzhong Yang earned his BS and MS degrees in Electrical Engineering from the University of
Science and Technology of China, in 1998 and 2001, and his PhD degree in Electrical Engineering
from Lehigh University in 2006. In July 2008, Dr Yang joined the University of Texas MD Anderson
Cancer Center as a Senior Computational Scientist, and since January 2015 he has been an Assistant
Professor of Radiation Physics. Dr Yang is a board-certified medical physicist. His research interest
focuses on deformable image registration and image segmentation for radiation treatment planning
and image-guided adaptive radiotherapy, radiomics for radiation treatment outcome modeling and
prediction, and novel imaging methodologies and applications in radiotherapy.
Greg Sharp earned a PhD in Computer Science and Engineering from the University of Michigan
and is currently Associate Professor in Radiation Oncology at Massachusetts General Hospital
and Harvard Medical School. His primary research interests are in medical image processing and
image-guided radiation therapy, where he is active in the open source software community.
Mark Gooding earned his MEng in Engineering Science in 2000 and DPhil in Medical Imaging
in 2004, both from the University of Oxford. He was employed as a postdoctoral researcher both
in university and hospital settings, where his focus was largely around the use of 3D ultrasound
segmentation in women’s health. In 2009, he joined Mirada Medical Ltd, motivated by a desire to
see technical innovation translated into clinical practice. While there, he has worked on a broad
spectrum of clinical applications, developing algorithms and products for both diagnostic and therapeutic
purposes. If given a free choice of research topic, his passion is for improving image segmentation,
but in practice he is keen to address any technical challenge. Dr Gooding now leads the
research team at Mirada, where in addition to the commercial work he continues to collaborate both
clinically and academically.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Maßgabe zu. Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
WIDERRUFSBELEHRUNG
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat.
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns, Rarewaves, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie können auch eine andere eindeutige Erklärung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausfüllen und übermitteln. Machen Sie von dieser Möglichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverzüglich (z. B. per E-Mail) eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs übermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet. Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Rarewaves, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren. Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht besteht nicht bzw. erlischt bei folgenden Verträgen:
ENDE DER WIDERRUFSBELEHRUNG
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück)
An: (Rarewaves, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom)
Hiermit widerrufe(n) ich/wir* den von mir/uns* abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren*/ die Erbringung der folgenden Dienstleistung*
Bestellt am*/erhalten am*:
Name des/der Verbraucher(s):
Anschrift des/der Verbraucher(s):
Unterschrift des/der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier):
Datum:
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