@inproceedings{st.gerlach2019,
author = {S. Gerlach and  M. Schlüter and  C. Fürweger and  A. Schlaefer},
title = {Machbarkeit CNN-basierter Erzeugung von Kandidatenstrahlen für Radiochirurgie der Prostata.},
journal = {CURAC 2019 Conference Proceedings.},
year = {2019},
pages = {128-129},
month = {Sep},
address = {Reutlingen},
isbn = {978-3-00-063717-9},
booktitle = {CURAC 2019 Tagungsband},
url = {https://www.curac.org/images/advportfoliopro/images/CURAC2019/Tagungsband_Reutlingen},
abstract = {Bei der Radiochirurgie wird ein Roboterarm verwendet, um Dosisabgabe aus nahezu beliebig vielen Richtungen zu ermöglichen. Allerdings ist wegen dieser Flexibilität die Behandlungsplanung eine anspruchsvolle Aufgabe. Üblicherweise wird eine Heuristik auf Grundlage randomisierter Kandidatenstrahlen verwendet, um die Anzahl der tatsächlich betrachteten Einstrahlrichtungen zu begrenzen. Im Gegensatz dazu schlagen wir die Verwendung eines Convolutional Neural Networks vor, um Kandidatenstrahlen auf Basis von Behandlungsplänen anderer Patienten zu generieren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz nur halb so viele Kandidatenstrahlen für eine vergleichbare Planqualität benötigt.}
}

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