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Stochastic formulation of patient positioning using linac-mounted cone beam imaging with prior knowledge

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-epub-287837

Hoegele, Wolfgang, Loeschel, Rainer, Dobler, Barbara, Hesser, J., Koelbl, Oliver und Zygmanski, P. (2011) Stochastic formulation of patient positioning using linac-mounted cone beam imaging with prior knowledge. Journal of Medical Physics 38 (2), S. 668-681.

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Zusammenfassung

PURPOSE: In this work, a novel stochastic framework for patient positioning based on linac-mounted CB projections is introduced. Based on this formulation, the most probable shifts and rotations of the patient are estimated, incorporating interfractional deformations of patient anatomy and other uncertainties associated with patient setup. METHODS: The target position is assumed to be defined by ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:2011
Institutionen:Medizin > Lehrstuhl für Strahlentherapie
Identifikationsnummer:
WertTyp
21452704PubMed-ID
10.1118/1.3532959DOI
Klassifikation:
NotationArt
AlgorithmsMESH
Bayes TheoremMESH
Cone-Beam Computed Tomography/methodsMESH
HumansMESH
Image Processing, Computer-AssistedMESH
Patient Positioning/methodsMESH
Phantoms, ImagingMESH
Stochastic ProcessesMESH
Stichwörter / Keywords:Bayes methods, biomechanics, computerised tomography, deformation, diagnostic radiography, feature extraction, inverse problems, maximum likelihood estimation, medical image processing, phantoms, plasticity, radiation therapy, stochastic processes, IGRT, maximum a posteriori, estimation, patient positioning, setup error
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:03 Sep 2013 10:43
Zuletzt geändert:02 Jun 2018 15:32
Dokumenten-ID:28783
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