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相对于计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI）的软组织对比增加使其成为决定放射治疗（RT）的合适成像方法。当将MRI扫描用于治疗计划时，剂量计算和基于X射线的患者位置仍然需要CT扫描。这增加了工作量，由于图像注册间模式的必要条件，因此导致了不必要的，并且需要不必要的辐射。即使仅使用MR图像是有利的，但必须使用一种估计伪CT（PCT）的方式来生成电子密度映射和患者参考图像。因此，本文带来了一个有效的深度学习模型，可以使用以下步骤从MRI图像中生成合成的CT； a）在收集了CT和MRI扫描图像的数据中，b）使用图像进行预处理，以避免使用诸如Outier Emplier Empliering，数据平滑和数据归一化的技术避免异常和噪声，C）使用原理组件分析（PCA）和回归方法进行特征提取和选择，DCN和DCN（DCN）（DCN）（dcn）（dcn）（dcn）（dc）。此外，我们为此模型评估了DC，SSIM，MAE和MSE等指标。但是，我们建议的模型的精度为95％。关键字
伪计算机断层扫描图像产生大脑...
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