Red U-Net profunda basada en conocimiento (DRU) para la generación de TC sintética utilizando un solo volumen de RM

Xiwen Shu1, Ke Lu1, Jingtong Zhao1

  • 1Department of Radiation Oncology, Duke University, Durham, North Carolina, USA.

Resumen

Este estudio desarrolló un modelo de aprendizaje profundo para generar tomografía computarizada sintética (sCT) a partir de imágenes de resonancia magnética para radiocirugía estereotáctica (SRS) sin marco. Esto permite un flujo de trabajo solo de RM, eliminando la necesidad de simulación de TC en la planificación de SRS.