Supervised machine learning based ...
Document type :
Article dans une revue scientifique: Article original
Title :
Supervised machine learning based classification scheme to segment the brainstem on MRI in multicenter brain tumor treatment context
Author(s) :
Dolz, J. [Auteur]
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Laprie, Anne [Auteur]
Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques [ICHN]
Ken, Soléakhéna [Auteur]
Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques [ICHN]
Leroy, Henri-Arthur [Auteur]
Noyaux gris centraux
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Reyns, Nicolas [Auteur]
Noyaux gris centraux
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Massoptier, Laurent [Auteur]
Noyaux gris centraux
Vermandel, Maximilien [Auteur]
Noyaux gris centraux
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Laprie, Anne [Auteur]
Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques [ICHN]
Ken, Soléakhéna [Auteur]
Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques [ICHN]
Leroy, Henri-Arthur [Auteur]
Noyaux gris centraux
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Reyns, Nicolas [Auteur]

Noyaux gris centraux
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Massoptier, Laurent [Auteur]
Noyaux gris centraux
Vermandel, Maximilien [Auteur]
Noyaux gris centraux
Thérapies Assistées par Lasers et Immunothérapies pour l'Oncologie - U 1189 [OncoThAI]
Journal title :
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
Pages :
1/16
Publisher :
Springer Verlag
Publication date :
2015-07-24
ISSN :
1861-6410
HAL domain(s) :
Sciences du Vivant [q-bio]/Cancer
English abstract : [en]
Purpose To constrain the risk of severe toxicity in radiotherapy and radiosurgery, precise volume delineation of organs at risk (OARs) is required. This task is still manually performed, which is time-consuming and prone ...
Show more >Purpose To constrain the risk of severe toxicity in radiotherapy and radiosurgery, precise volume delineation of organs at risk (OARs) is required. This task is still manually performed, which is time-consuming and prone to observer variability. To address these issues, and as alternative to atlas-based segmentation methods, machine learning techniques, such as support vector machines (SVM), have been recently presented to segment subcortical structures on magnetic resonance images (MRI).Show less >
Show more >Purpose To constrain the risk of severe toxicity in radiotherapy and radiosurgery, precise volume delineation of organs at risk (OARs) is required. This task is still manually performed, which is time-consuming and prone to observer variability. To address these issues, and as alternative to atlas-based segmentation methods, machine learning techniques, such as support vector machines (SVM), have been recently presented to segment subcortical structures on magnetic resonance images (MRI).Show less >
Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Source :
Files
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