专注于医学影像中的机器学习模型

该网络研讨会由三个演示文稿组成：

• 癌症临床前放射研究中器官的人工智能自动轮廓

将概述人工智能 (AI) 在临床前癌症研究模型中器官自动描绘（轮廓）中的作用。 它将展示人工智能如何提高临床前研究的效率。

主讲人： 弗兰克·弗哈根 是 Maastro Clinic 放射治疗物理研究的负责人，也是位于荷兰的马斯特里赫特大学的教授。 他还是 SmART Scientific Solutions BV 公司的联合创始人，该公司开发用于临床前癌症研究的研究软件。 他的兴趣是放射治疗物理、成像、临床前研究和蒙特卡罗模拟。

• 三维超声中的深度学习前列腺分割

本演讲将探讨用于 XNUMXD 超声图像的基于深度学习的通用前列腺自动分割算法的开发和验证。 将探讨实施深度学习分割工具的实际考虑因素，包括数据集大小、图像质量和图像类型对分割性能的影响。

主讲人： 内森·奥兰多 是西方大学医学生物物理学系和加拿大安大略省伦敦罗巴特研究所的五年级博士生，由 Aaron Fenster 博士和 Douglas Hoover 博士指导。 他的研究重点是通过基于软件和硬件的解决方案改进超声引导的前列腺近距离治疗。 在进入西方大学之前，Nathan 在加拿大艾伯塔省埃德蒙顿的阿尔伯塔大学完成了物理学学士学位（荣誉）。

• 前瞻性验证的深度学习模型，用于在 CT 中分割吞咽和咀嚼结构

在本次演讲中，我们提出了一种基于深度学习的方法，可以在 CT 中自动描绘吞咽和咀嚼结构。 通过前瞻性验证证明了其在放射治疗计划中用于提高效率的潜力。

主讲人： 阿迪提耶是纪念斯隆凯特琳癌症中心医学物理系的高级科学应用开发人员，六年来她一直是放射研究开源计算环境 (CERR) 软件的关键贡献者。 她的研究兴趣包括机器学习和放射组学在图像分析和预测建模中的应用。 在加入 MSKCC 之前，她在印第安纳州普渡大学获得了硕士学位，在那里她致力于根据功能磁共振成像数据估计多主体功能连接图。

演讲者与 IOP Publishing 的关系

他们是焦点收藏的公认作者。

网络研讨会椅子
乔治斯·帕帕纳斯塔修和 广阳，G联合编辑 医学与生物学物理学 和 机器学习：科学与技术 焦点问题， 专注于医学影像中的机器学习模型.

该职位 专注于医学影像中的机器学习模型 最早出现 物理世界.

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• 资料来源：https://physicalsworld.com/a/focus-on-machine-learning-models-in-medical-imaging/