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日记预备
启用基于MR的治疗计划需要从MRI几何形状中准确的CT样数据生成[7,8]。传统上可以通过基于ATLA的方法[9,10]来实现，该方法最初将MRI体素分割为不同的组织区域，然后将预定义的HU值分配给每个区域[10]。基于地图集的方法[9]涉及将Atlas-MRIS注册到新的MR图像中，并使用位移矢量场（DVF）翘曲Atlas CT，这在很大程度上取决于可变形注册结果的准确性[11]。在人工智能的新时代，深度学习（DL）已成为计算机视觉和模式识别的主要方法[12]。基于深度学习的合成CT生成也已成为一个流行的研究主题[13,14]。通过利用其出色的能力从输入图像中提取信息性特征，深度神经网络在基于MR的CT合成任务中取得了显着的结果[7]。已经提出了各种网络体系结构，以学习从MR强度到CT Hounsfield单位[15-21]的体素映射，并且还探索了合成CT掺入质子治疗[19-25]或碳离子治疗[26]的工作流程中。由于大尺寸的全分辨率CTS，通常将整个3D图像馈入单个神经网络通常是不可行的。因此，已经采用了不同的策略来通过重叠或非重叠的2D贴片，2D切片，2.5D切片或3D贴片[27]进行分配，然后由网络单独转换，然后合并以实现最终估计。
本期日记日期
2024 年 12 月 4 日星期三，上午 9 点至下午 2 点 30 分。参加者必须已经填写了入学表格并收到学校的确认函。如果您的孩子打算入学但尚未提交入学申请，请尽快联系学校，表达您为学生注册的意图。学生将参加各种旨在让他们熟悉 Trinity Bay 及其日常生活的课程。将提供许多体验，包括各种科目的课堂活动。交通：家长/监护人负责接送学生往返学校。穿什么：参加的学生必须穿小学制服。携带物品：笔、纸、午餐或钱，因为 Tuckshop 设施将开放，供学生购买午餐和校服。家长会：上午 9:00 至上午 10:30，将在剧院为家长/监护人举行简短的信息发布会，请前来 - 我们想见见您。如果您需要更多信息，请联系招生官 40375 250 安东尼·怀伯德先生 校长
