Beschreibung
This book provides a complete overview of the role of machine learning in radiation oncology and medical physics, covering basic theory, methods, and a variety of applications in medical physics and radiotherapy. An introductory section explains machine learning, reviews supervised and unsupervised learning methods, discusses performance evaluation, and summarizes potential applications in radiation oncology. Detailed individual sections are then devoted to the use of machine learning in quality assurance; computer-aided detection, including treatment planning and contouring; image-guided radiotherapy; respiratory motion management; and treatment response modeling and outcome prediction. The book will be invaluable for students and residents in medical physics and radiation oncology and will also appeal to more experienced practitioners and researchers and members of applied machine learning communities.
Inhalt
Introduction: What is Machine Learning.- Computational Learning Theory.- Overview of Supervised Learning Methods.- Overview of Unsupervised Learning Methods.- Performance Evaluation.- Variety of Applications in Radiation Oncology.- Machine Learning for Quality Assurance: Quality Assurance as a Learning Problem.- Detection of Radiotherapy Errors Using Unsupervised Learning.- Prediction of Radiotherapy Errors Using Supervised Learning.- Machine Learning for Computer-Aided Detection: Detection of Cancer Lesions from Imaging.- Classification of Malignant and Benign Tumours.- Machine Learning for Treatment Planning and Delivery.- Image-guided Radiotherapy with Machine Learning: IMRT Optimization Using Machine Learning.- Treatment Assessment Tools.- Machine Learning for Motion Management: Prediction of Respiratory Motion.- Motion-Correction Using Learning Methods.- Machine Learning Application in 4D-CT.- Machine Learning Application in Dynamic Delivery.- Machine Learning for Outcomes Modeling: Bioinformatics of Treatment Response.- Modelling of Norma Tissue Complication Probabilities (NTCP).- Modelling of Tumour Control Probability (TCP).
Informationen zu E-Books
„E-Book“ steht für digitales Buch. Um diese Art von Büchern lesen zu können wird entweder eine spezielle Software für Computer, Tablets und Smartphones oder ein E-Book Reader benötigt. Da viele verschiedene Formate (Dateien) für E-Books existieren, gilt es dabei, einiges zu beachten.
Von uns werden digitale Bücher in drei Formaten ausgeliefert. Die Formate sind EPUB mit DRM (Digital Rights Management), EPUB ohne DRM und PDF. Bei den Formaten PDF und EPUB ohne DRM müssen Sie lediglich prüfen, ob Ihr E-Book Reader kompatibel ist. Wenn ein Format mit DRM genutzt wird, besteht zusätzlich die Notwendigkeit, dass Sie einen kostenlosen Adobe® Digital Editions Account besitzen. Wenn Sie ein E-Book, das Adobe® Digital Editions benötigt herunterladen, erhalten Sie eine ASCM-Datei, die zu Digital Editions hinzugefügt und mit Ihrem Account verknüpft werden muss. Einige E-Book Reader (zum Beispiel PocketBook Touch) unterstützen auch das direkte Eingeben der Login-Daten des Adobe Accounts – somit können diese ASCM-Dateien direkt auf das betreffende Gerät kopiert werden.
Da E-Books nur für eine begrenzte Zeit – in der Regel 6 Monate – herunterladbar sind, sollten Sie stets eine Sicherheitskopie auf einem Dauerspeicher (Festplatte, USB-Stick oder CD) vorsehen. Auch ist die Menge der Downloads auf maximal 5 begrenzt.
