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切伦科夫成像的生物形态特征验证乳腺放疗中可变形组织转位患者定位
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究旨在开发一个模型，用于精确识别不同患者器官分割之间的相应点。通过使用头颈部器官分割的CT扫描训练了一个在3D形状中同时进行对应和插值估计的模型。评估了对应和插值性能，最佳性能的模型配置将图像信息作为损失函数的一部分，产生了更符合解剖学的对应结果。
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关键要点
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本研究旨在开发一个模型，以精确识别不同患者器官分割之间的相应点。
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模型通过使用头颈部器官分割的CT扫描进行训练，能够在3D形状中同时进行对应和插值估计。
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扩展了原始模型，采用两种方法提取特征：一种是直接从图像补丁中提取，另一种是将补丁之间的均方误差作为损失函数。
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使用多种指标评估对应和插值性能，包括地形误差、卡迈尔距离和解剖标志点之间的距离。
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每个模型相较于基线的非刚性配准方法都产生了更好的对应结果。
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最佳性能的模型配置将图像信息作为损失函数的一部分，产生了更符合解剖学的对应结果。
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将使用最佳性能的模型识别器官上相应的解剖点，以改进空间归一化。
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所有代码均已公开，供研究人员使用。
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