Application of an artificial intelligence segmentation for deep hyperthermia treatment planning in the pelvic region
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21460%2F23%3A00370894" target="_blank" >RIV/68407700:21460/23:00370894 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.14311/AP.2023.63.0383" target="_blank" >https://doi.org/10.14311/AP.2023.63.0383</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.14311/AP.2023.63.0383" target="_blank" >10.14311/AP.2023.63.0383</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Application of an artificial intelligence segmentation for deep hyperthermia treatment planning in the pelvic region
Popis výsledku v původním jazyce
During a microwave hyperthermia oncology treatment, the target region temperature is elevated to the temperatures of 40–44 °C, which improves the therapeutic effect of a standard radiotherapy and/or chemotherapy treatments. Amplitudes and phases of antenna input signals in the phased array setup surrounding the 3D patient model are optimised with respect to maximise the energy deposition in the target region. In this study, we successfully integrated an automatic artificial intelligence segmentation routine, used for patient-specific 3D model generation, into the hyperthermia treatment planning process. This allows us to apply more realistic patient 3D model for the online hyperthermia guidance including detailed retrospective analyses of the overall treatment quality, possibly leading to a widespread clinical use of the hyperthermia treatment planning.
Název v anglickém jazyce
Application of an artificial intelligence segmentation for deep hyperthermia treatment planning in the pelvic region
Popis výsledku anglicky
During a microwave hyperthermia oncology treatment, the target region temperature is elevated to the temperatures of 40–44 °C, which improves the therapeutic effect of a standard radiotherapy and/or chemotherapy treatments. Amplitudes and phases of antenna input signals in the phased array setup surrounding the 3D patient model are optimised with respect to maximise the energy deposition in the target region. In this study, we successfully integrated an automatic artificial intelligence segmentation routine, used for patient-specific 3D model generation, into the hyperthermia treatment planning process. This allows us to apply more realistic patient 3D model for the online hyperthermia guidance including detailed retrospective analyses of the overall treatment quality, possibly leading to a widespread clinical use of the hyperthermia treatment planning.
Klasifikace
Druh
J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS
CEP obor
—
OECD FORD obor
20601 - Medical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Acta Polytechnica
ISSN
1210-2709
e-ISSN
1805-2363
Svazek periodika
63
Číslo periodika v rámci svazku
6
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
383-389
Kód UT WoS článku
001143265100001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85188099536