A deep learning approach to radiation dose estimation
Götz, Th. I., Schmidkonz, C., Chen, S., Al-Baddai, S., Kuwert, T. und Lang, E. W.
(2020)
A deep learning approach to radiation dose estimation.
Physics in Medicine & Biology 65 (3), 035007.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 11 Okt 2021 13:02
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Physics in Medicine & Biology | ||||
| Verlag: | IOP PUBLISHING LTD | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | BRISTOL | ||||
| Band: | 65 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 3 | ||||
| Seitenbereich: | 035007 | ||||
| Datum | 2020 | ||||
| Institutionen | Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | S-VALUES; SIMULATIONS; FRAMEWORK; Monte Carlo simulation; dosimetry; Lu-therapy; neural network | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 50334 |
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