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公开(公告)号：CN110960803A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201910918486.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61N5/10
Abstract: 提供了使用深度学习引擎进行自适应放射治疗计划的示例方法。一种示例方法可以包括获得与第一成像模态相关联的治疗图像数据。所述治疗图像数据可以在患者的治疗阶段期间获取。另外，可以在所述治疗阶段之前获取与第二成像模态相关联的计划图像数据以为所述患者产生治疗计划。所述方法还可以包括：响应于确定需要对所述治疗计划进行更新，对与所述第一成像模态相关联的所述治疗图像数据进行变换以产生与所述第二成像模态相关联的变换后的图像数据。所述方法还可以包括：使用所述深度学习引擎来处理所述变换后的图像数据以产生输出数据来更新所述治疗计划。
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公开(公告)号：CN105358219B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201480037517.6
申请日：2014-05-21
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61N5/10
Abstract: 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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公开(公告)号：CN105592887B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201480053868.6
申请日：2014-09-30
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61B6/00
CPC classification number: A61N5/1039 , A61N5/1031 , A61N5/1045 , A61N5/1065 , A61N5/1071 , A61N2005/1041 , G06T7/344 , G06T2207/10104 , G06T2207/30096
Abstract: 基于知识的辐射治疗处置规划被扩展以包括来自例如正电子发射断层摄影(PET)的空间信息。访问特定于患者的信息。使用患者特定信息作为预测模型的输入来确定在患者中的目标体积内部的空间剂量分布的预测。使用包括从向其他患者应用其他辐射处置规划得到的数据的训练数据来建立预测模型。训练数据包括指示其他患者中的目标体积中的活动的水平的空间上分布的信息(例如，PET图像数据)。基于预测来产生剂量体积直方图和相关联的三维剂量分布信息。剂量体积直方图和三维剂量分布信息能够被用于开发针对患者的辐射处置规划。
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公开(公告)号：CN108154926A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711352148.1
申请日：2012-10-01
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
CPC classification number: A61N5/1031 , A61N2005/1041
Abstract: 一种用于放射疗法治疗计划优化的方法，包括使用从数据库选择的治疗类型生成针对患者的第一放射疗法治疗计划并且优化第一放射疗法治疗计划。识别来自第一放射疗法治疗计划的度量选择并且与来自从数据库选择的合集先前患者记录的度量比较。识别影响第一放射疗法治疗计划满足识别的度量的能力的至少一个参数。用单一、临床有意义、人类可理解的语言语句定义至少一个参数。比较关于识别的度量的至少一个参数与关于竞争度量的至少一个参数并且确定用于治疗计划的至少一个备选治疗步骤，其将改变识别的至少一个参数以改善识别的度量。按照临床有意义、人类可理解的语言表达至少一个备选治疗步骤。
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公开(公告)号：CN105120955A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201480022539.5
申请日：2014-03-14
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61N5/10
CPC classification number: G06F19/3437 , A61N5/103 , A61N2005/1041 , G06F19/00 , G06N5/00 , G06N5/022 , G16H50/50
Abstract: 用于使用具有扩展适用区域的集成模型的自动生成治疗计划参数的系统和方法。集成模型集成了多个预测模型，从其可以自动选择合适的预测模型以执行新病例的预测。该集成模型可以操作以评估由每个预测模型生成的预测结果和相关联的预测可靠性，并选择地输出满意的预测。替代地，集成模型可以通过决策层级选择合适的预测模型，其中每个级别对应于患者数据特征集合的划分并且下级层级的划分嵌入上级层级的划分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104812442A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201380061422.3
申请日：2013-10-07
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61N5/10
CPC classification number: A61N5/1071 , A61N5/103 , A61N5/1031 , A61N5/1064 , A61N2005/1054 , A61N2005/1072
Abstract: 用于使用3D伽马评价方法对验证基于弧的放射治疗设备中的放射剂量递送质量保证的系统、设备和方法。
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公开(公告)号：CN103561817A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201280023472.8
申请日：2012-05-17
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司 , 瓦里安医疗系统加拿大公司
IPC: A61N5/10
CPC classification number: A61N5/1047 , A61N5/1038
Abstract: 一种控制电路，其访问患者信息和治疗平台信息并使用该信息来自动提出具有以下各项中的至少一项的治疗计划：给定数量的治疗途径遍历，其中允许该给定数量大于一；以及对动态放射治疗平台的动态元件中的至少一个动态元件的基于子治疗途径遍历的物理变化。通过一种方法，上述患者信息可至少部分地指代该患者的外部轮廓和治疗目标相对于该患者的大小和位置。有关该治疗目标的该患者信息可将该治疗目标表示为简单的对称几何形状(如长方体)。该治疗平台信息又可至少部分地指代该动态放射治疗平台本身的动态元件。
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公开(公告)号：CN111408072B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010242209.4
申请日：2016-03-31
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
IPC: A61N5/10
Abstract: 用于通过选择性评价测量点进行放射疗法治疗的剂量测定验证的系统、设备和方法。用于通过使用不同的评价标准评价测量点来提供放射疗法治疗的剂量测定验证的系统、方法和计算机程序产品。
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公开(公告)号：CN114344740A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210168442.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 提供了使用深度学习引擎进行自适应放射治疗计划的示例方法。一种示例方法可以包括获得与第一成像模态相关联的治疗图像数据。所述治疗图像数据可以在患者的治疗阶段期间获取。另外，可以在所述治疗阶段之前获取与第二成像模态相关联的计划图像数据以为所述患者产生治疗计划。所述方法还可以包括：响应于确定需要对所述治疗计划进行更新，对与所述第一成像模态相关联的所述治疗图像数据进行变换以产生与所述第二成像模态相关联的变换后的图像数据。所述方法还可以包括：使用所述深度学习引擎来处理所述变换后的图像数据以产生输出数据来更新所述治疗计划。
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公开(公告)号：CN112770811A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201980063861.5
申请日：2019-09-24
Applicant: 瓦里安医疗系统国际股份公司
Abstract: 提供了使用深度学习引擎进行放射疗法治疗计划的示例方法。一个示例方法可以包括：获取与患者相关联的第一图像数据(211)；通过使用第一处理路径(221)处理与第一分辨率水平相关联的第一图像数据来生成第一特征数据(241)；通过使用第二处理路径(222)处理与第二分辨率水平相关联的第二图像数据(212)来生成第二特征数据(242)；通过使用第三处理路径(223)处理与第三分辨率水平相关联的第三图像数据(213)来生成第三特征数据(243)。该示例方法还可以包括：生成与第二分辨率水平相关联的特征数据的第一组合集(252)，并且基于第一特征数据和第一组合集来生成与第一分辨率水平相关联的特征数据的第二组合集。此外，该示例方法可以包括生成与患者的放射疗法治疗相关联的输出数据(260)。
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