使用基于知识的模型触发自适应计划的系统和方法

    公开(公告)号:CN110101974B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN201910105850.0

    申请日:2019-02-01

    Abstract: 一种设备,其包括:一个或多个输入,其通信地耦合到存储患者的当前治疗计划数据和当前图像的一个或多个介质,所述一个或多个输入被配置为获得所述患者的所述当前治疗计划数据和所述当前图像,其中所述当前治疗计划数据用于供治疗机处理;和重新计划决策处理器,其被配置为至少部分地基于所述当前治疗计划数据、所述当前图像和所述重新计划触发模型来确定重新计划信息,所述重新计划触发模型基于先前治疗计划数据和一个或多个先前图像,其中所述重新计划信息指示关于所述治疗重新计划的推荐;其中所述重新计划决策处理器被配置为输出所述重新计划信息以减轻所述设备的用户人工决定是否需要所述治疗重新计划的负担或者消除此需要。

    同时优化多个靶标的覆盖率以用于辐射治疗的方法

    公开(公告)号:CN110115806B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201910107274.3

    申请日:2019-02-02

    Abstract: 构建成本函数,以便引导优化过程在同时辐射治疗多个靶标时实现所有靶标的类似覆盖率,使得可在计划归一化中使用单个缩放因子来实现所有靶标的所需覆盖率。所述成本函数包括有利于获得所有靶标的类似靶标覆盖率的解决方案的分量,以及有利于逼近每个单独靶标的所述所需靶标覆盖率值的解决方案的分量。所述成本函数包括与实际靶标覆盖率相对于所需靶标覆盖率的亏量有关的最大项,或者可替代地,与实际靶标覆盖率相对于平均靶标覆盖率的偏差以及实际靶标覆盖率相对于所需靶标覆盖率的亏量有关的soft‑max项。

    使用人工智能(AI)引擎的断层摄影图像处理

    公开(公告)号:CN114846519A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202080088411.4

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 提供了用于断层摄影图像重建的示例方法和系统。一个示例方法可以包括:获得二维(2D)投影数据(310)并使用AI引擎(301)处理该2D投影数据,该AI引擎包括多个第一处理层(311),插入的后投影模块(312)和多个第二处理层(313)。使用AI引擎的示例处理可以包括:通过使用所述多个第一处理层处理所述2D投影数据来生成2D特征数据(320);使用所述后投影模块从所述2D特征数据重构所述第一三维(3D)特征体数据(330);以及通过使用所述多个第二处理层处理所述第一3D特征体数据来生成第二3D特征体数据(340)。还提供了用于断层摄影数据分析的方法和系统。

    用于辐射治疗计划的计算机系统和计算机产品

    公开(公告)号:CN110114117B

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN201780081576.7

    申请日:2017-12-27

    Abstract: 在交互式地操纵辐射治疗计划的剂量分布的方法中,在已获得初始候选治疗计划之后,将一组临床目标转移到一组约束中。每个约束可以所述剂量分布的相应质量指标的阈值来表达。然后可通过修改这组约束的阈值来交互式地修改所述剂量分布。可基于所述修改的阈值来执行重新优化。用户可为这组约束分配相对优先级。当修改某个约束时,重新优化的治疗计划可并不违反优先级高于所述修改的约束的那些约束,但可违反优先级低于所述修改的约束的那些约束。

    用于X射线成像的自动曝光控制

    公开(公告)号:CN106550527B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN201610539534.0

    申请日:2016-07-08

    Abstract: 在X射线成像方法中,获取信号图像被分成获取两个或更多个子图像或帧。第一子图像可以用低剂量曝光随后的读出周期获取。可以选择用于获取第一子图像的曝光剂量,使得其低于用于特定解剖结构的默认剂量。第一子图像可以用来计算或估计用于获取第二个或后续图像的子图像的曝光参数。该估计可以使得由成像器接收的总剂量在获取第一子图像和第二子图像中达到预期目标值以提供质量良好的图像。可以组合第一子图像和第二子图像以形成最终图像。支持自动曝光控制(AEC)的检测器阵列包括提供AEC信号的AEC像素。AEC像素是独立或单独可寻址的和/或可读取的。

    用于自动产生剂量预测模型以及作为云服务的疗法治疗计划的系统和方法

    公开(公告)号:CN110201319B

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN201910516005.2

    申请日:2014-05-21

    Abstract: 本公开涉及用于自动产生剂量预测模型以及作为云服务的疗法治疗计划的系统和方法。本发明提出了一种用于基于从多个源累积的现有的临床知识来自动产生剂量预测模型而没有合作者在彼此之间建立通信链接的方法。根据要求保护的主题的实施例,诊所可以通过将其治疗计划提交到远程计算机系统(诸如基于云的系统)中来在产生剂量预测模型时合作,远程计算机系统从各种合作者聚合信息并且产生从所有提交的治疗计划中捕获临床信息的模型。根据另外的实施例,该方法可以包含其中使得由诊所提交的所有患者数据匿名或者先于通过通信链路提交相关参数来提取和浓缩相关参数以便遵守地方性法规的步骤。

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