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dc.creatorMoncada, Fernando
dc.creatorZapien Campos, B.
dc.creatorCruz, J. P.
dc.creatorRodríguez Villafuerte, M.
dc.creatorMartínez Dávalos, A.
dc.date.accessioned2025-10-21T01:02:01Z
dc.date.available2025-10-21T01:02:01Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3798
dc.descriptionPresentación virtual, transmitida en Youtube, que describe un método para generar conjuntos de datos sintéticos que permitan entrenar y validar algoritmos de corrección de dispersión en imágenes de Tomografía Computarizada de Haz Cónico (CBCT). El procedimiento se basa en un modelo Monte Carlo validado del sistema de imagen (kV y MV) del acelerador Varian TrueBeam STx, con el cual se simulan proyecciones CBCT separando las contribuciones de dispersión (scatter) y primaria en una misma adquisición.
dc.publisherUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Física
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleGeneration of synthetic datasets for iterative and deep-learning-based scatter correction in CBCT
dc.typeVideo explicativo
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Física
dc.subject.keywordsCBCT
dc.subject.keywordsCorrección de dispersión
dc.subject.keywordsAprendizaje profundo
dc.subject.keywordsRedes generativas adversarias
dc.identifier.urlhttps://www.youtube.com/watch?v=yhHfPjH0LYo
dc.identifier.bibliographiccitationMoncada, F., Zapien Campos, B., Cruz, J. P., Rodríguez-Villafuerte, M., & Martínez-Dávalos, A. (2022, noviembre). Generation of synthetic datasets for iterative and deep-learning-based scatter correction in CBCT [Presentación de conferencia]. IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC/RTSD). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11102.10569
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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