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  4. Machbarkeit CNN-basierter Erzeugung von Kandidatenstrahlen für Radiochirurgie der Prostata
 
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Machbarkeit CNN-basierter Erzeugung von Kandidatenstrahlen für Radiochirurgie der Prostata

Publikationstyp
Conference Paper
Date Issued
2019-09
Sprache
German
Author(s)
Gerlach, Stefan  orcid-logo
Schlüter, Matthias  
Fürweger, Christoph  
Schlaefer, Alexander  
Institut
Medizintechnische Systeme E-1  
TORE-URI
http://hdl.handle.net/11420/4369
Start Page
128
End Page
129
Citation
CURAC 2019 - Tagungsband : 18. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie e.V.: 128 - 129
Contribution to Conference
18. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie e.V.  
Publisher
Hochschule Reutlingen, Fakultät Informatik
Bei der Radiochirurgie wird ein Roboterarm verwendet, um Dosisabgabe aus nahezu beliebig vielen Richtungen zu ermöglichen. Allerdings ist wegen dieser Flexibilität die Behandlungsplanung eine anspruchsvolle Aufgabe. Üblicherweise wird eine Heuristik auf Grundlage randomisierter Kandidatenstrahlen verwendet, um die Anzahl der tatsächlich betrachteten Einstrahlrichtungen zu begrenzen. Im Gegensatz dazu schlagen wir die Verwendung eines Convolutional Neural Networks vor, um Kandidatenstrahlen auf Basis von Behandlungsplänen anderer Patienten zu generieren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz nur halb so viele Kandidatenstrahlen für eine vergleichbare Planqualität benötigt.
DDC Class
004: Informatik
TUHH
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