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brain stem
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数字孪生框架增强癌症自适应质子治疗
研究人员开发了一个不确定性引导数字孪生（UGDT）框架，以改进头颈癌的在线自适应质子治疗。该框架可预测为期六到七周的治疗期间的解剖结构变化，从而能够生成高质量的自适应计划。UGDT框架通过生成与医生批准的离线重新计划相当的计划，并使关键器官剂量保持在耐受范围内，证明了其可行性。
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扩散模型增强医学图像分割和质量保证 · 跟踪 2 个来源
研究人员正在探索使用扩散模型进行医学图像分割，这是放射治疗规划的关键过程。一项研究提出使用无监督扩散模型对分割任务的编码器进行预训练，显著提高了肝脏和肾脏分割的准确性，并减少了对大量标记数据的需求。另一篇论文研究了用于器官风险分割质量保证的图像条件扩散模型，在检测放射治疗规划中的细微边界错误方面显示出希望。