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该研究提出了一种结合深度学习预测与迭代优化的混合可变形形状建模框架，用于从MRI图像中实现盆腔器官的高保真三维几何重建。

本文提出了GenSpot两阶段框架，实现了从CT和剂量信息直接推断出可交付的质子射束点图。该研究在前列腺SBRT中验证了该方法，通过蒙特卡洛模拟对比了GenSpot与临床射束点图生成的剂量分布。

本文提出了一个名为IMPACT-DoseAcc的剂量累积不确定性估计框架，并将其应用于宫颈癌CBCT引导的自适应放疗中。该框架具有模态和疾病无关性，旨在量化图像配准、分割及解剖变化带来的累积剂量不确定性。