Deep learning voor autosegmentatie van computertomografie (CT) beelden in radiotherapie

Universiteit Gent
2020
Jeffrey
De Rycke
Dit onderzoek gebruikt een diep neuraal netwerk om de organen van een patiënt in te tekenen op een CT-scan. Hiermee wordt het werk van de radiotherapeut-oncoloog in de radiotherapie sterk verligt.
Meer lezen

Karakterisering van een hogesnelheids-X-stralen beeldvormingsopstelling voor gebruik in tomografie

Universiteit Antwerpen
2018
Joaquim
Sanctorum
Een nieuwe opstelling om aan hoge snelheden X-stralen computertomografie te doen, wordt gekarakteriseerd. De ruimtelijke resolutie van het systeem en de geometrie worden afgeschat. Met behulp van laser doppler vibrometrie en marker tracking wordt de stabiliteit van het nieuw ontworpen draaiplatform getest. Aan de hand van simulaties worden fouten in de gereconstrueerde beelden opgespoord.
Meer lezen

Automatic identification and reconstruction of the right phrenic nerve on computed tomography

Universiteit Hasselt
2017
Céline
Cuypers
  • Kobe
    Bamps
Winnaar Eosprijs
Voorkamerfibrillatie kan invasief behandeld worden door middel van pulmonaalvene isolatie. Hierbij bestaat het risico dat de rechter nervus phrenicus beschadigd wordt. In deze masterthesis wordt een algoritme ontwikkeld voor de automatische detectie en reconstructie van deze zenuw. Het ontworpen EXSAC-algoritme is in staat om de nervus phrenicus te detecteren met een accuraatheid van 3,51 mm bij 89% van de 27 testpatiënten.
Meer lezen