CN106621071B - 基于云计算的治疗计划系统及其使用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明一方面提供一种大幅提高运算效率的基于云计算的治疗计划系统,其包括至少一个主控端、网络通信模块及云计算服务器,该网络通信模块与该至少一个主控端及该计算服务器通信连接,每个主控端用来定义照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度及设定相关计算所需参数,每个主控端提出计算要求并通过该网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器,该云计算服务器用来判断计算执行优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算,该云计算服务器通过该网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端。本发明另一方面提供一种大幅提高运算效率的该基于云计算的治疗计划系统的使用方法。
Description
技术领域
本发明的一方面涉及一种治疗计划系统,尤其涉及一种基于云计算的治疗计划系统;本发明的另一方面涉及一种治疗计划系统的使用方法,尤其涉及一种基于云计算的治疗计划系统的使用方法。
背景技术
随着原子科学的发展,例如钴六十、直线加速器、电子射束等放射线治疗已成为癌症治疗的主要手段之一。然而传统光子或电子治疗受到放射线本身物理条件的限制,在杀死肿瘤细胞的同时,也会对射束途径上大量的正常组织造成伤害;另外由于肿瘤细胞对放射线敏感程度的不同,传统放射治疗对于较具抗辐射性的恶性肿瘤(如:多行性胶质母细胞瘤(glioblastoma multiforme)、黑色素细胞瘤(melanoma))的治疗成效往往不佳。
为了减少肿瘤周边正常组织的辐射伤害,化学治疗(chemotherapy)中的标靶治疗概念便被应用于放射线治疗中;而针对高抗辐射性的肿瘤细胞,目前也积极发展具有高相对生物效应(relative biological effectiveness,RBE)的辐射源,如质子治疗、重粒子治疗、中子捕获治疗等。
然而,作为这些放射线治疗中重要一环的治疗计划系统很少有文献提及。所谓治疗计划系统,是指一种通过对放射源及患者建模过程来模拟一个推荐的放射治疗的设备。治疗计划系统采用一个或几个专门的算法计算患者体内吸收剂量分布。在专用计算机系统的帮助下确定照射方式,计算出该照射方式的结果,再调整照射方式,直到满意为止。治疗计划是放疗技术特别是精确放疗技术实现的中枢环节。治疗计划系统的使用需要具备专业经验的经过特别培训的物理师和医生,其中医生确定肿瘤靶区和危及器官、临床剂量要求、评价治疗方案,物理师则负责设计并修改照射方案、从剂量学角度协助医生评价结果、输出各种治疗所需资料等其它技术工作。放射线治疗计划系统是放射线治疗QA必不可少的工具。治疗计划系统的作用至少在于:1、为临床医生提供交互式的断层图像的三维构建工具;2、可以精确的确定体表、靶区及重要组织、器官的几何描述;3、精确测量靶区,提供相应的定量数据;4、辅助医生和物理师指定治疗方案;5、计算剂量在体内组织间的空间分布并直观显示;6、评估和优化治疗计划方案;7、实施治疗计划的验证,确定补救措施。
对于治疗计划系统而言,尤以用于中子捕获治疗的治疗计划系统需要的计算量大及计算种类繁多。其中,中子捕获治疗是结合放射线治疗和化学治疗概念,如硼中子捕获治疗,借由含硼药物在肿瘤细胞的特异性集聚,配合精准的中子射束调控,提供比传统放射线更好的癌症治疗选择。
硼中子捕获治疗(Boron Neutron Capture Therapy,BNCT)是利用含硼(10B)药物对热中子具有高捕获截面的特性,借由10B(n,α)7Li中子捕获及核分裂反应产生4He和7Li两个重荷电粒子。参照图1和图2,其分别示出了硼中子捕获反应的示意图和10B(n,α)7Li中子捕获核反应方程式,两荷电粒子的平均能量约为2.33MeV,具有高线性转移(Linear EnergyTransfer,LET)、短射程特征,α粒子的线性能量转移与射程分别为150keV/μm、8μm,而7Li重荷粒子则为175keV/μm、5μm,两粒子的总射程约相当于一个细胞大小,因此对于生物体造成的辐射伤害能局限在细胞层级,当含硼药物选择性地聚集在肿瘤细胞中,搭配适当的中子射源,便能在不对正常组织造成太大伤害的前提下,达到局部杀死肿瘤细胞的目的。
用于中子捕获治疗的治疗计划系统因需要大量的计算机计算,如需要对中子、光子混合辐射场进行各种运算,现有技术中无法实现高效的运算。因此,为了大幅提高运算的效率,一方面有必要提出一种基于云计算的治疗计划系统;另一方面有必要提出一种基于云计算的治疗计划系统的使用方法。
发明内容
本发明的一个方面在于提供一种大幅提高运算效率的基于云计算的治疗计划系统,其中:该治疗计划系统包括至少一个主控端、网络通信模块及云计算服务器,该网络通信模块与该至少一个主控端及该计算服务器通信连接,该至少一个主控端的每个主控端用来定义照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度及设定相关计算所需参数,该至少一个主控端的每个主控端提出计算要求并通过该网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器,该云计算服务器用来判断计算执行优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算,该云计算服务器通过该网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端。
作为一种优选的重要因素,有必要对治疗计划系统保护病患隐私。在此提出,该至少一个主控端的每个主控端去除病患信息只提供识别代码并进行数据加密传送给该云计算服务器。
为了达到更高层级的病患信息保密,有必要采取从云计算服务器中进行解密、计算并重新加密。具体地,该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据进行解密并判断计算执行病患的优先次序。该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据先后经过辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算后对计算后的数据进行加密并将该计算后的数据传送回各自对应的主控端。
该基于云计算的治疗计划系统用于中子捕获治疗系统以及利用蒙特卡罗法或决定论法进行该辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算,其中该蒙特卡罗法根据辐射与物质的作用截面,随机地模拟辐射与发生物质各种可能的作用,并根据所发生的反应,针对二次产物进行模拟计算并对沉积在物质中的能量或强度或通量或流量进行记分,该决定论法采用经验公式或函数库或资料库通过数学算法求出物质中的能量或强度或通量或流量或剂量。
本发明的另一方面提供了一种上述基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其中:该使用方法包括该至少一个主控端的每个主控端定义照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度及设定相关计算所需参数的步骤;该至少一个主控端的每个主控端提出计算要求并通过该网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器的步骤;该云计算服务器判断计算执行优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算的步骤;以及该云计算服务器通过该网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端的步骤。
作为一种优选的重要因素,有必要对治疗计划系统的使用方法中加入保护病患隐私的步骤。在此提出,该使用方法进一步包括该至少一个主控端的每个主控端去除病患信息只提供识别代码并进行数据加密传送给该云计算服务器的步骤。
为了达到更高层级的病患信息保密,有必要采取从云计算服务器中进行解密、计算并重新加密的步骤。具体地,该使用方法进一步包括该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据进行解密并判断计算执行病患的优先次序的步骤;该使用方法进一步包括该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据先后经过辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算后对计算后的数据进行加密并将该计算后的数据传送回各自对应的主控端的步骤。
该使用方法用于中子捕获治疗系统以及利用蒙特卡罗法或决定论法进行该辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算,其中该蒙特卡罗法根据辐射与物质的作用截面,随机地模拟辐射与发生物质各种可能的作用,并根据所发生的反应,针对二次产物进行模拟计算并对沉积在物质中的能量或强度或通量或流量进行记分,该决定论法采用经验公式或函数库或资料库通过数学算法求出物质中的能量或强度或通量或流量或剂量。
附图说明
图1是硼中子捕获反应示意图。
图2是10B(n,α)7Li中子捕获核反应方程式。
图3是本发明实施例中的基于云计算的治疗计划系统的人机架构示意图。
图4是本发明实施例中的基于云计算的治疗计划系统的设备结构示意图。
图5是本发明实施例中的基于云计算的治疗计划系统的逻辑框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例做进一步的详细说明,以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
作为一种优选地,以用于中子捕获治疗的基于云计算的治疗计划系统为本发明的实施例。下面简单介绍一下中子捕获治疗。
中子捕获治疗作为一种有效的治疗癌症的手段近年来的应用逐渐增加,其中以硼中子捕获治疗最为常见,供应硼中子捕获治疗的中子可以由核反应堆或加速器供应。本发明的实施例以加速器硼中子捕获治疗为例,加速器硼中子捕获治疗的基本组件通常包括用于对带电粒子(如质子、氘核等)进行加速的加速器、靶材与热移除系统和射束整形体,其中加速带电粒子与金属靶材作用产生中子,依据所需的中子产率与能量、可提供的加速带电粒子能量与电流大小、金属靶材的物化性等特性来挑选合适的核反应,常被讨论的核反应有7Li(p,n)7Be及9Be(p,n)9B,这两种反应皆为吸热反应。两种核反应的能量阀值分别为1.881MeV和2.055MeV,由于硼中子捕获治疗的理想中子源为keV能量等级的超热中子,理论上若使用能量仅稍高于阀值的质子轰击金属锂靶材,可产生相对低能的中子,不须太多的缓速处理便可用于临床,然而锂金属(Li)和铍金属(Be)两种靶材与阀值能量的质子作用截面不高,为产生足够大的中子通量,通常选用较高能量的质子来引发核反应。
中子捕获治疗系统通常为中子和光子的混合辐射场,相对于一般的重粒子治疗系统,中子辐射源对于材料的要求要更加精确,天然材质中不同的同位素与中子作用之后的差异有可能是巨大的,而与光子作用之后的差异有可能很小。这就导致在设置用于中子捕获治疗系统的基于云计算的治疗计划系统时,需要对各种材质的定义和计算要非常精确。
不论是决定论或是蒙特卡罗模拟类型的治疗计划系统,皆须仰赖大量的计算机运算资源,而目前治疗计划系统的执行主机多架设于治疗设施周边。随着云计算技术的发展,现已可使用超级计算机或丛集系统建置云计算服务器,而透过网络连接的方式,可以轻易地达成呼叫、运算、传回结果的工作。因此,本发明人构想一种基于云计算的治疗计划系统,其架构包含多个治疗设施端的主控端(控制主机)、一个高能云计算服务器及加密通信网络布局。治疗设施端的控制主机,主要负担定义照射、定义几何、定义材质、设定处理优先权、圈选ROI、计算数据处理与展示及输出报表等治疗计划相关工作(除迁移计算工作),而云计算服务器则负责接受及执行计算要求,同时并可以根据要求中的优先权重,予以排定计算次序。此外,为保障病人隐私及医疗信息安全,控制主机与云计算服务器的连接皆经过加密。大致连接结构为:主控端提出计算要求->进行数据加密->计算云接受要求并解密->判断优先权->排队并完成计算->完成计算并输出结果->进行数据加密->主控端接受计算结果并解密。
下面请参照附图3-5,将具体阐述本发明实施例中的基于云计算的治疗计划系统及其使用方法。
该治疗计划系统包括至少一个主控端(附图作为一种优选地显示了主控端#1对应于医生#1和物理师#2,主控端#2对应于医生#2和物理师#2,主控端#n对应于医生#n和物理师#n)、网络通信模块及云计算服务器,该网络通信模块与该至少一个主控端及该计算服务器通信连接,该至少一个主控端的每个主控端用来定义照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度、优先权重及设定相关计算所需参数,该至少一个主控端的每个主控端提出计算要求并通过该网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器,该云计算服务器用来判断计算执行优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算,该云计算服务器通过该网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端。
本领域技术人员熟知的,每个主控端对应有一名医生和一名物理师。当然,也可以对应多名医生和多名物理师,这些可以根据实际情况进行调整。主控端包含至少一个控制主机,而其他个数也很容易根据计算量的大小进行调整。
作为一种优选的重要因素,有必要对治疗计划系统保护病患隐私。在此提出,该至少一个主控端的每个主控端去除病患信息只提供识别代码并进行数据加密传送给该云计算服务器。
为了达到更高层级的病患信息保密,有必要采取从云计算服务器中进行解密、计算并重新加密。具体地,该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据进行解密并判断计算执行病患的优先次序。该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据先后经过辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算后对计算后的数据进行加密并将该计算后的数据传送回各自对应的主控端。
该基于云计算的治疗计划系统用于中子捕获治疗系统以及利用蒙特卡罗法或决定论法进行该辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算,其中该蒙特卡罗法根据辐射与物质的作用截面,随机地模拟辐射与发生物质各种可能的作用,并根据所发生的反应,针对二次产物进行模拟计算并对沉积在物质中的能量或强度或通量或流量进行记分,该决定论法采用经验公式或函数库或资料库通过数学算法求出物质中的能量或强度或通量或流量。
为了缩短云计算服务器的读取时间,在主控端中显示的影像被转换成特定的占用存储空间较小的二进制码或文字码然后传送给云计算服务器,这样云计算服务器就不需要读取占用存储空间很大的影像,从而大大的缩短了云计算服务器的读取时间。当然,本领域技术人员熟知的,也可以采用其他非影像的编码。这种存储空间缩小了几十至上百倍,时间上的优势可想而知,并且仍然可以将二进制码或文字码进行压缩后加密传送给云计算服务器,从而进一步缩小存储空间。
与上述基于云计算的治疗计划系统相对应的,本实施例提供一种上述基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其中:该使用方法包括该至少一个主控端的每个主控端定义照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度、优先权重及设定相关计算所需参数的步骤;该至少一个主控端的每个主控端提出计算要求并通过该网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器的步骤;该云计算服务器判断计算执行优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算的步骤;以及该云计算服务器通过该网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端的步骤。
作为一种优选的重要因素,有必要对治疗计划系统的使用方法中加入保护病患隐私的步骤。在此提出,该使用方法进一步包括该至少一个主控端的每个主控端去除病患信息只提供识别代码并进行数据加密传送给该云计算服务器的步骤。
为了达到更高层级的病患信息保密,有必要采取从云计算服务器中进行解密、计算并重新加密的步骤。具体地,该使用方法进一步包括该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据进行解密并判断计算执行病患的优先次序的步骤;该使用方法进一步包括该云计算服务器对从该至少一个主控端的每个主控端传送来的数据先后经过辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算后对计算后的数据进行加密并将该计算后的数据传送回各自对应的主控端的步骤。
该使用方法用于中子捕获治疗系统以及利用蒙特卡罗法或决定论法进行该辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算,其中该蒙特卡罗法根据辐射与物质的作用截面,随机地模拟辐射与发生物质各种可能的作用,并根据所发生的反应,针对二次产物进行模拟计算并对沉积在物质中的能量或强度或通量或流量进行记分,该决定论法采用经验公式或函数库或资料库通过数学算法求出物质中的能量或强度或通量或流量。
为了缩短云计算服务器的读取时间,在主控端中显示的影像被转换成特定的占用存储空间较小的二进制码或文字码然后传送给云计算服务器,这样云计算服务器就不需要读取占用存储空间很大的影像,从而大大的缩短了云计算服务器的读取时间。当然,本领域技术人员熟知的,也可以采用其他非影像的编码。也就是说,有必要在基于云计算的治疗计划系统的使用方法中进一步包括将主控端的影像转换为二进制码或文字码后传送给云计算服务器。当然,本领域技术人员熟知的,也可以采用其他非影像的编码,这样便可以进一步有效地提高运算的效率。这种存储空间缩小了几十至上百倍,时间上的优势可想而知,并且使用方法仍然可以包括将二进制码或文字码进行压缩后加密传送给云计算服务器的步骤,从而进一步缩小存储空间。
本发明揭示的基于云计算的治疗计划系统及其使用方法并不局限于以上实施例所述的内容以及附图所表示的结构。在本发明的基础上对其中构件的材料、形状及位置所做的显而易见地改变、替代或者修改,都在本发明要求保护的范围之内。
Claims (10)
1.一种基于云计算的治疗计划系统,其特征在于:所述治疗计划系统包括至少一个主控端、网络通信模块及云计算服务器,所述网络通信模块与所述至少一个主控端及所述计算服务器通信连接,所述至少一个主控端的每个主控端用来定义及设定相关计算所需参数,所述参数包括照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度、优先权重,所述至少一个主控端的每个主控端提出计算要求并通过所述网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器,所述云计算服务器根据每个主控端定义的优先权重来判断计算执行病患的优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算,所述云计算服务器通过所述网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的治疗计划系统,其特征在于:所述至少一个主控端的每个主控端去除病患信息只提供识别代码并进行数据加密传送给所述云计算服务器。
3.根据权利要求2所述的基于云计算的治疗计划系统,其特征在于:所述云计算服务器对从所述至少一个主控端的每个主控端传送来的数据进行解密并判断计算执行病患的优先次序。
4.根据权利要求3所述的基于云计算的治疗计划系统,其特征在于:所述云计算服务器对从所述至少一个主控端的每个主控端传送来的数据先后经过辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算后对计算后的数据进行加密并将所述计算后的数据传送回各自对应的主控端。
5.根据权利要求1所述的基于云计算的治疗计划系统,其特征在于:所述基于云计算的治疗计划系统用于中子捕获治疗系统以及利用蒙特卡罗法或决定论法进行所述辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算,其中所述蒙特卡罗法根据辐射与物质的作用截面,随机地模拟辐射与发生物质各种可能的作用,并根据所发生的反应,针对二次产物进行模拟计算并对沉积在物质中的能量或强度或通量或流量进行记分,所述决定论法采用经验公式或函数库或资料库通过数学算法求出物质中的能量或强度或通量或流量或剂量。
6.一种如权利要求1-5中任一项所述的基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其特征在于:所述使用方法包括所述至少一个主控端的每个主控端定义及设定相关计算所需参数的步骤,所述参数包括照射与被照体几何、器官、肿瘤范围、材质、照射角度、优先权重;所述至少一个主控端的每个主控端提出计算要求并通过所述网络通信模块将计算数据传送至云计算服务器的步骤;所述云计算服务器根据每个主控端定义的优先权重判断计算执行病患的优先次序并根据设定的优先次序进行辐射迁移计算或剂量计算或辐射强度分布计算的步骤;以及所述云计算服务器通过所述网络通信模块根据数据来源传回对应的主控端的步骤。
7.根据权利要求6所述的基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其特征在于:所述使用方法进一步包括所述至少一个主控端的每个主控端去除病患信息只提供识别代码并进行数据加密传送给所述云计算服务器的步骤。
8.根据权利要求7所述的基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其特征在于:所述使用方法进一步包括所述云计算服务器对从所述至少一个主控端的每个主控端传送来的数据进行解密并判断计算执行病患的优先次序的步骤。
9.根据权利要求8所述的基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其特征在于:所述使用方法进一步包括所述云计算服务器对从所述至少一个主控端的每个主控端传送来的数据先后经过辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算后对计算后的数据进行加密并将所述计算后的数据传送回各自对应的主控端的步骤。
10.根据权利要求6所述的基于云计算的治疗计划系统的使用方法,其特征在于:所述使用方法用于中子捕获治疗系统以及利用蒙特卡罗法或决定论法进行所述辐射迁移计算或剂量计算或强度分布计算,其中所述蒙特卡罗法根据辐射与物质的作用截面,随机地模拟辐射与发生物质各种可能的作用,并根据所发生的反应,针对二次产物进行模拟计算并对沉积在物质中的能量或强度或通量或流量进行记分,所述决定论法采用经验公式或函数库或资料库通过数学算法求出物质中的能量或强度或通量或流量或剂量。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016179381A1 (en) | 2015-05-06 | 2016-11-10 | Neutron Therapeuutics Inc. | Neutron target for boron neutron capture therapy |
US10462893B2 (en) | 2017-06-05 | 2019-10-29 | Neutron Therapeutics, Inc. | Method and system for surface modification of substrate for ion beam target |
CN109785931A (zh) * | 2017-11-10 | 2019-05-21 | 北京连心医疗科技有限公司 | 基于优化分布式云放疗计划系统及使用方法、存储介质 |
CN110302475B (zh) * | 2018-03-20 | 2021-02-19 | 北京连心医疗科技有限公司 | 一种云蒙特卡罗剂量验证分析方法、设备和存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5341292A (en) * | 1992-06-04 | 1994-08-23 | New England Medical Center Hospitals, Inc. | Monte Carlo based treatment planning for neutron capture therapy |
JP2003070921A (ja) * | 2001-09-06 | 2003-03-11 | Mitsubishi Electric Corp | 放射線治療計画方法及び放射線治療システム |
EP1658878A1 (en) * | 2004-11-17 | 2006-05-24 | The European Community, represented by the European Commission | BNCT treatment planning |
CN102902344A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-01-30 | 同济大学 | 基于随机任务的云计算系统能耗优化方法 |
CN103091576A (zh) * | 2012-12-20 | 2013-05-08 | 北京航空航天大学 | 采用辐射测试超标策略对辐射干扰故障修复的优化方法 |
CN103309719A (zh) * | 2012-03-07 | 2013-09-18 | 上海聚耘信息科技有限公司 | 一种应用于云计算的虚拟机管理系统 |
CN103886401A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-06-25 | 西安云澜信息科技有限公司 | 一种基于云计算的项目管理系统 |
JP2014138633A (ja) * | 2013-01-21 | 2014-07-31 | Mitsubishi Electric Corp | 治療計画作成方法、治療計画装置 |
CN104225806A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-24 | 高献书 | 基于生物等效剂量的放射治疗计划设计方法和设计系统 |
CN104822310A (zh) * | 2012-10-04 | 2015-08-05 | 太空实验室健康护理有限公司 | 用于提供病人护理的系统和方法 |
CN104815392A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-05 | 石峰 | 一种交互式放射治疗计划系统优化方法及系统 |
CN104933652A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-09-23 | 苏州敏宇医疗科技有限公司 | 一种基于云计算的肿瘤放射治疗的剂量验证系统和方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7240325B2 (en) * | 2002-09-11 | 2007-07-03 | International Business Machines Corporation | Methods and apparatus for topology discovery and representation of distributed applications and services |
WO2011139829A2 (en) * | 2010-04-28 | 2011-11-10 | Stc. Unm | System and methods for performing medical physics calculations |
US9381376B2 (en) * | 2012-10-12 | 2016-07-05 | Varian Medical Systems International Ag | Systems, devices, and methods for quality assurance of radiation therapy |
US9409039B2 (en) * | 2013-05-21 | 2016-08-09 | Varian Medical Systems International Ag | Systems and methods for automatic creation of dose prediction models and therapy treatment plans as a cloud service |
-
2015
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Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5341292A (en) * | 1992-06-04 | 1994-08-23 | New England Medical Center Hospitals, Inc. | Monte Carlo based treatment planning for neutron capture therapy |
JP2003070921A (ja) * | 2001-09-06 | 2003-03-11 | Mitsubishi Electric Corp | 放射線治療計画方法及び放射線治療システム |
EP1658878A1 (en) * | 2004-11-17 | 2006-05-24 | The European Community, represented by the European Commission | BNCT treatment planning |
CN102902344A (zh) * | 2011-12-23 | 2013-01-30 | 同济大学 | 基于随机任务的云计算系统能耗优化方法 |
CN103309719A (zh) * | 2012-03-07 | 2013-09-18 | 上海聚耘信息科技有限公司 | 一种应用于云计算的虚拟机管理系统 |
CN104822310A (zh) * | 2012-10-04 | 2015-08-05 | 太空实验室健康护理有限公司 | 用于提供病人护理的系统和方法 |
CN103091576A (zh) * | 2012-12-20 | 2013-05-08 | 北京航空航天大学 | 采用辐射测试超标策略对辐射干扰故障修复的优化方法 |
JP2014138633A (ja) * | 2013-01-21 | 2014-07-31 | Mitsubishi Electric Corp | 治療計画作成方法、治療計画装置 |
CN103886401A (zh) * | 2013-09-25 | 2014-06-25 | 西安云澜信息科技有限公司 | 一种基于云计算的项目管理系统 |
CN104225806A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-24 | 高献书 | 基于生物等效剂量的放射治疗计划设计方法和设计系统 |
CN104815392A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-08-05 | 石峰 | 一种交互式放射治疗计划系统优化方法及系统 |
CN104933652A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-09-23 | 苏州敏宇医疗科技有限公司 | 一种基于云计算的肿瘤放射治疗的剂量验证系统和方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Monte Carlo方法在放射治疗计划剂量计算中的应用;周凌宏;金浩宇;陈超敏;;清华大学学报(自然科学版);20070615(第S1期);正文 * |
基于MCNP源子程序的放射治疗剂量计算验证方法;王文;程梦云;杨琪;裴曦;胡丽琴;FDS团队;;中国医学物理学杂志;20150125(第01期);正文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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