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Technical Note: Deep Learning approach for automatic detection and identification of patient positioning devices for radiation therapy.
Medical Physics ( IF 3.8 ) Pub Date : 2020-06-20 , DOI: 10.1002/mp.14338 David H Thomas 1 , Leah K Schubert 1 , Yevgeniy Vinogradskiy 1 , Sameer Nath 1 , Brian Kavanagh 1 , Moyed Miften 1 , Bernard Jones 1
Medical Physics ( IF 3.8 ) Pub Date : 2020-06-20 , DOI: 10.1002/mp.14338 David H Thomas 1 , Leah K Schubert 1 , Yevgeniy Vinogradskiy 1 , Sameer Nath 1 , Brian Kavanagh 1 , Moyed Miften 1 , Bernard Jones 1
Affiliation
Automatic detection and identification of setup devices, using a deep convolutional neural network (CNN) for real‐time multiclass object detection, has the potential to reduce errors in the treatment delivery process by avoiding documentation errors.
中文翻译：
技术说明：深度学习方法，用于自动检测和识别用于放射治疗的患者定位设备。
使用深度卷积神经网络（CNN）进行实时多类对象检测的自动检测和识别设置设备，有可能通过避免文档错误来减少治疗执行过程中的错误。
更新日期：2020-06-20
中文翻译：
技术说明：深度学习方法，用于自动检测和识别用于放射治疗的患者定位设备。
使用深度卷积神经网络（CNN）进行实时多类对象检测的自动检测和识别设置设备，有可能通过避免文档错误来减少治疗执行过程中的错误。
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