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Comprehensive deep learning-based framework for automatic organs-at-risk segmentation in head-and-neck and pelvis for MR-guided radiation therapy planning
von
Czipczer, Vanda
,
Kolozsvári, Bernadett
,
Deák-Karancsi, Borbála
,
Capala, Marta E.
,
Pearson, Rachel A.
,
Borzási, Emőke
,
Együd, Zsófia
,
Gaál, Szilvia
,
Kelemen, Gyöngyi
,
Kószó, Renáta
,
Paczona, Viktor
,
Végváry, Zoltán
,
Karancsi, Zsófia
,
Kékesi, Ádám
,
Czunyi, Edina
,
Irmai, Blanka H.
,
Keresnyei, Nóra G.
,
Nagypál, Petra
,
Czabány, Renáta
,
Gyalai, Bence
,
Tass, Bulcsú P.
,
Cziria, Balázs
,
Cozzini, Cristina
,
Estkowsky, Lloyd
,
Ferenczi, Lehel
,
Frontó, András
,
Maxwell, Ross
,
Megyeri, István
,
Mian, Michael
,
Tan, Tao
,
Wyatt, Jonathan
,
Wiesinger, Florian
,
Hideghéty, Katalin
,
McCallum, Hazel
,
Petit, Steven F.
,
Ruskó, László
Veröffentlicht in
Frontiers in physics
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