RU2013145348A - Компьютеризованное средство имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии - Google Patents
Компьютеризованное средство имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии Download PDFInfo
- Publication number
- RU2013145348A RU2013145348A RU2013145348/14A RU2013145348A RU2013145348A RU 2013145348 A RU2013145348 A RU 2013145348A RU 2013145348/14 A RU2013145348/14 A RU 2013145348/14A RU 2013145348 A RU2013145348 A RU 2013145348A RU 2013145348 A RU2013145348 A RU 2013145348A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- energy absorption
- distribution
- field strength
- temperature
- calculated
- Prior art date
Links
- 238000000015 thermotherapy Methods 0.000 title claims abstract 23
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract 96
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract 74
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 claims abstract 35
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract 33
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract 33
- 239000002105 nanoparticle Substances 0.000 claims abstract 30
- 230000002977 hyperthermial effect Effects 0.000 claims abstract 18
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims abstract 10
- 230000005298 paramagnetic effect Effects 0.000 claims abstract 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract 4
- 239000011553 magnetic fluid Substances 0.000 claims 7
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims 4
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 claims 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims 1
- 239000002122 magnetic nanoparticle Substances 0.000 claims 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N2/00—Magnetotherapy
- A61N2/004—Magnetotherapy specially adapted for a specific therapy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B18/00—Surgical instruments, devices or methods for transferring non-mechanical forms of energy to or from the body
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K41/00—Medicinal preparations obtained by treating materials with wave energy or particle radiation ; Therapies using these preparations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K41/00—Medicinal preparations obtained by treating materials with wave energy or particle radiation ; Therapies using these preparations
- A61K41/0052—Thermotherapy; Hyperthermia; Magnetic induction; Induction heating therapy
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N1/00—Electrotherapy; Circuits therefor
- A61N1/40—Applying electric fields by inductive or capacitive coupling ; Applying radio-frequency signals
- A61N1/403—Applying electric fields by inductive or capacitive coupling ; Applying radio-frequency signals for thermotherapy, e.g. hyperthermia
- A61N1/406—Applying electric fields by inductive or capacitive coupling ; Applying radio-frequency signals for thermotherapy, e.g. hyperthermia using implantable thermoseeds or injected particles for localized hyperthermia
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
- A61N2/00—Magnetotherapy
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61K—PREPARATIONS FOR MEDICAL, DENTAL OR TOILETRY PURPOSES
- A61K9/00—Medicinal preparations characterised by special physical form
- A61K9/48—Preparations in capsules, e.g. of gelatin, of chocolate
- A61K9/50—Microcapsules having a gas, liquid or semi-solid filling; Solid microparticles or pellets surrounded by a distinct coating layer, e.g. coated microspheres, coated drug crystals
- A61K9/5094—Microcapsules containing magnetic carrier material, e.g. ferrite for drug targeting
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Surgery (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pathology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Otolaryngology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Thermotherapy And Cooling Therapy Devices (AREA)
- Magnetic Treatment Devices (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
1. Компьютеризованный способ имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии,при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,и при этом способ включает в себя следующие этапы, на которых:- на первом этапе вычислений (“выбор T”), вычисляют значение напряженности поля, которое должно быть установлено на аппликаторе, на основе геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке, при этом значение напряженности поля вычисляется на первом этапе вычислений (“выбор T”) на основе предписанной характеристической кривой, которая показывает взаимосвязь между (контрольным) коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля;- на необязательном втором этапе вычислений (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) вычисляют распределение температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела длякаждого значения напряженности поля для множества предписанных значений напряженности поля и/илизаданного пользователем значения напряженности поля; и- предоставляют вычисленное значение напряж
Claims (30)
1. Компьютеризованный способ имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии,
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
и при этом способ включает в себя следующие этапы, на которых:
- на первом этапе вычислений (“выбор T”), вычисляют значение напряженности поля, которое должно быть установлено на аппликаторе, на основе геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке, при этом значение напряженности поля вычисляется на первом этапе вычислений (“выбор T”) на основе предписанной характеристической кривой, которая показывает взаимосвязь между (контрольным) коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля;
- на необязательном втором этапе вычислений (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) вычисляют распределение температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела для
каждого значения напряженности поля для множества предписанных значений напряженности поля и/или
заданного пользователем значения напряженности поля; и
- предоставляют вычисленное значение напряженности поля и, в необязательном порядке, по меньшей мере одно вычисленное распределение температур с целью поддержки планирования термотерапии пользователем.
2. Способ по п.1, в котором предельное значение температуры или одно из множества предельных значений температуры относится к максимальной температуре только в пределах обрабатываемого объема, который должен нагреваться.
3. Способ по п.2, в котором предельное значение температуры относится к предписанному максимуму температуры в диапазоне от 60°C до 100°C, предпочтительно, от 70°C до 90°C, в частности 80°C, в обрабатываемом объеме.
4. Способ по любому из предшествующих пунктов, в котором предельное значение температуры или одно из множества предельных значений температуры относится к максимальной температуре вне обрабатываемого объема, который должен нагреваться.
5. Способ по п.4, в котором предельное значение температуры относится к предписанному максимуму температуры в диапазоне от 40°C до 45°C, в частности 43°C, вне обрабатываемого объема.
6. Способ по любому одному из пп.1-3, в котором результат вычисления с первого этапа вычислений (“выбор T”) берется в качестве основы для автоматического выполнения третьего этапа вычислений (“выбор H”), когда значение напряженности поля, вычисленное на первом этапе вычислений (“выбор T”), превышает предписанное максимальное значение напряженности поля, в частности, максимально устанавливаемое значение напряженности поля на аппликаторе, при этом распределение температур, которое должно ожидаться, вычисляется на третьем этапе вычислений (“выбор H”) для предписанного максимального значения напряженности поля.
7. Способ по любому одному из пп.1-3, в котором предельное значение температуры не используется в вычислениях на втором этапе вычислений (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) и/или на третьем этапе вычислений (“выбор H”).
8. Способ по любому одному из пп.1-3, в котором вычисления на втором этапе вычислений (“H-регулятор”) выполняются для множества предписанных значений напряженности поля, которые могут быть установлены на аппликаторе, предпочтительно, от 3 кА/м до 20 кА/м, особенно предпочтительно, от 5 кА/м до 10 кА/м.
9. Способ по любому одному из пп.1-3, в котором второй этап вычислений (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) инициируется после первого (“выбор T”) и, возможно, третьего (“выбор H”) этапа вычислений посредством пользовательского ввода.
10. Способ по любому одному из пп.1-3, в котором вычисление значения напряженности поля, которое должно быть установлено, на первом этапе вычислений (“выбор T”) не включает в себя итерацию, в которой распределения температур вычисляются по выбранным значениям напряженности поля, с тем чтобы итеративно придти к искомому значению напряженности поля.
11. Способ по п.1, в котором первый этап вычислений ("выбор T") содержит следующие этапы, на которых:
- вычисляют среднюю плотность поглощения энергии ("SAR_aver") в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”) вычисляется на основе измеренного геометрического распределения наночастиц, и уравнение переноса биотепла, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”) без поглощения энергии, и уравнение переноса биотепла численно решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) на основе относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии ("ΔSAR(x, y, z)") масштабируется с помощью основанного на температуре показателя масштабирования (“K”), который получают на основе по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры;
- вычисляют, на основе вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольный коэффициент поглощения энергии (“SAR_Fe”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы;
- вычисляют значение напряженности поля (“H”) на основе вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe”) и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля (“H”); и
- в необязательном порядке, вычисляют соответствующее распределение температур (“T(x, y, z)”) на основе базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”), распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) и основанного на температуре показателя масштабирования (“K”).
12. Способ по п.11, в котором базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) и/или распределение относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) предоставляются для по меньшей мере одного последующего применения (“быстрый H-регулятор”), помимо первого этапа вычислений.
13. Способ по любому одному из пп.1, 2, 3, 11, 12, в котором:
на втором этапе вычислений (“быстрый H-регулятор”), независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, используется предоставленное (ранее вычисленное на первом этапе вычислений) базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) и/или предоставленное (ранее вычисленное на первом этапе вычислений) распределение относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)"), или
на втором этапе вычислений (“H-регулятор”), независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, вычисляется не более двух распределений температур, а именно, базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) и/или распределение относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)"), или
на втором этапе вычислений (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) распределение температур, которое должно ожидаться, вычисляется посредством основанного на поглощении энергии масштабирования (“K”) вычисленного или предоставленного распределения относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)").
14. Способ п.13, в котором второй этап вычислений (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”) содержит следующие этапы, на которых:
- вычисляют распределение относительной плотности поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”) и относительной средней плотности поглощения энергии (“ΔSAR_aver”) на основе измеренного геометрического распределения наночастиц;
- предоставляют базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) на основе численного решения уравнения переноса биотепла, описывающего модель без поглощения энергии, и предоставляют распределение относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)") на основе численного решения уравнения переноса биотепла с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии ("ΔSAR(x, y, z)");
- выполняют следующие этапы для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля и/или для заданного пользователем значения напряженности поля:
вычисляют контрольный коэффициент поглощения энергии (“SAR_Fe”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля (“H”) и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии (“SAR_Fe”) и напряженностью приложенного поля (“H”);
вычисляют, на основе контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe”) и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, среднюю плотность поглощения энергии (“SAR_aver”);
вычисляют основанный на поглощении энергии показатель масштабирования (“K”) на основе соответствующей средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver”) и относительной средней плотности поглощения энергии ("ΔSAR_aver");
вычисляют соответствующее распределение температур (“T(x, y, z)”) на основе базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”), распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) и основанного на поглощении энергии показателя масштабирования (“K”).
15. Компьютеризованный способ имитационного моделирования ("выбор T") для предоставления помощи в планировании термотерапии,
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
при этом согласно способу вычисляют напряженность поля, которая должна быть установлена на аппликаторе, на основе геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке ("выбор T");
при этом значение напряженности поля вычисляют на основе предписанной характеристической кривой, которая показывает взаимосвязь между (контрольным) коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля.
16. Способ по п.15, при этом способ содержит следующие этапы (“выбор T”), на которых:
- вычисляют среднюю плотность поглощения энергии (“SAR_aver”) в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”) вычисляется на основе измеренного геометрического распределения наночастиц, и уравнение переноса биотепла, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”) без поглощения энергии, и уравнение переноса биотепла численно решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) на основе относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии ("ΔSAR(x, y, z)") масштабируется с помощью основанного на температуре показателя масштабирования (“K”), который получают на основе по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры;
- вычисляют, на основе вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольный коэффициент поглощения энергии (“SAR_Fe”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы;
- вычисляют значение напряженности поля (“H”) на основе вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии ("SAR_Fe") и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии (“SAR_Fe”) и напряженностью приложенного поля ("H");
- в необязательном порядке, вычисляют соответствующее распределение температур (“T(x, y, z)”) на основе базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”), распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) и основанного на температуре показателя масштабирования (“K”);
- предоставляют вычисленное значение напряженности поля (“H”) с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии; и
- в необязательном порядке, предоставляют вычисленное распределение температур (“T(x, y, z)”) с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
17. Компьютеризованный способ имитационного моделирования ("H-регулятор", "быстрый H-регулятор") для предоставления помощи в планировании термотерапии,
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
при этом согласно способу вычисляют, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля и/или для заданного пользователем значения напряженности поля, распределение температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела;
при этом распределение температур, которое должно ожидаться, вычисляют посредством основанного на поглощении энергии масштабирования (“K”) вычисленного или предоставленного распределения относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)").
18. Способ по п.17,
в котором, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, используется предоставленное (ранее вычисленное на этапе выбора T) базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) и/или предоставленное (ранее вычисленное на этапе выбора T) распределение относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) (“быстрый H-регулятор”), или
в котором, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, вычисляется не более двух распределений температур (“H-регулятор”), а именно, базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) и/или распределение относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)").
19. Способ п.17 или 18, при этом способ содержит следующие этапы (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”), на которых:
- вычисляют распределение относительной плотности поглощения энергии (“ΔSAR(x, y, z)”) и относительной средней плотности поглощения энергии (“ΔSAR_aver”) на основе измеренного геометрического распределения наночастиц;
- предоставляют базисное распределение температур (“T0(x, y, z)”) на основе численного решения уравнения переноса биотепла, описывающего модель без поглощения энергии, и предоставляют распределение относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)") на основе численного решения уравнения переноса биотепла с вычисленной относительной плотностью поглощения энергии ("ΔSAR(x, y, z)");
- выполняют следующие этапы для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля и/или для заданного пользователем значения напряженности поля, на которых:
вычисляют контрольный коэффициент поглощения энергии (“SAR_Fe”), который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля (“H”) и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии (“SAR_Fe”) и напряженностью приложенного поля (“H”);
вычисляют, на основе контрольного коэффициента поглощения энергии (“SAR_Fe”) и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, среднюю плотность поглощения энергии ("SAR_aver");
вычисляют основанный на поглощении энергии показатель масштабирования (“K”) на основе соответствующей средней плотности поглощения энергии (“SAR_aver”) и относительной плотности поглощения энергии ("ΔSAR_aver");
вычисляют соответствующее распределение температур (“T(x, y, z)”) на основе базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”), распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) и основанного на поглощении энергии показателя масштабирования (“K”);
- предоставляют вычисленные распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
20. Носитель данных, на котором записана компьютерная программа для выполнения способа по любому из предшествующих пунктов, когда компьютерная программа исполняется на программируемом вычислительном устройстве.
21. Компьютерное устройство, спроектированное для предоставления помощи в планировании термотерапии,
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
и при этом компьютерное устройство содержит следующие компоненты:
- первый вычислительный компонент (“sim_t.exe”, “mainsubroutine_sim_t_voxel_win”), спроектированный для вычисления (“выбор T”) значения напряженности поля, которое должно быть установлено на аппликаторе, на основе геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке;
- второй вычислительный компонент (“sim_hr.exe”, “mainsubroutine_sim_hr_voxel_win”), спроектированный для необязательного вычисления (“H-регулятор, быстрый H-регулятор”) распределения температур, которое должно ожидаться по меньшей мере для части объема тела для
каждого значения напряженности поля для множества предписанных значений напряженности поля и/или
заданного пользователем значения напряженности поля; и
- компонент для выдачи вычисленного значения напряженности поля и, в необязательном порядке, по меньшей мере одного вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
22. Компьютерное устройство, спроектированное для предоставления помощи в планировании термотерапии (“выбор T”),
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
при этом компьютерное устройство имеет компонент (“sim_t.exe”, “mainsubroutine_sim_t_voxel_win”), который спроектирован для вычисления напряженности поля, которая должна быть установлена на аппликаторе, на основе геометрического распределения наночастиц и по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, которое не должно превышаться при гипертермической обработке;
и при этом данный компонент (“sim_t.exe”, “mainsubroutine_sim_t_voxel_win”) имеет модуль для вычисления значения напряженности поля на основе предписанной характеристической кривой, причем характеристическая кривая показывает взаимосвязь между коэффициентом поглощения энергии и напряженностью поля.
23. Компьютерное устройство по п.22, при этом компьютерное устройство имеет следующие модули (“выбор T”):
- модуль для вычисления средней плотности поглощения энергии в магнитном поле аппликатора в объеме размещения, при этом относительная плотность поглощения энергии вычисляется на основе измеренного геометрического распределения наночастиц, и уравнение переноса биотепла, описывающее модель, численно решается ровно один раз с целью получения базисного распределения температур без поглощения энергии, и уравнение переноса биотепла численно решается ровно один раз с целью получения распределения относительных приращений температуры на основе относительной плотности поглощения энергии; и при этом относительная плотность поглощения энергии масштабируется посредством показателя масштабирования, который получают на основе по меньшей мере одного предписанного предельного значения температуры, базисного распределения температур и распределения относительных приращений температуры ("основанный на температуре показатель масштабирования");
- модуль для вычисления, на основе вычисленной средней плотности поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц, контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы;
- модуль для вычисления значения напряженности поля на основе вычисленного контрольного коэффициента поглощения энергии и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля;
- модуль для предоставления вычисленного значения напряженности поля с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии,
- необязательный модуль для вычисления соответствующего распределения температур на основе базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на температуре показателя масштабирования; и
- необязательный модуль для предоставления вычисленного распределения температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
24. Компьютерное устройство, спроектированное для предоставления помощи в планировании термотерапии (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”),
при этом термотерапия включает в себя гипертермическую обработку объема опухоли в объеме тела человеческого организма,
при этом гипертермическая обработка включает в себя приложение магнитного поля в обрабатываемом объеме посредством аппликатора магнитного поля,
при этом тепловая энергия может быть введена в по меньшей мере один объем размещения посредством поглощения энергии в приложенном магнитном поле посредством магнитных, парамагнитных и/или суперпарамагнитных наночастиц, помещенных в тело,
при этом вычислительное устройство имеет компонент ("sim_hr.exe", "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win"), который спроектирован для вычисления, для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля и/или для заданного пользователем значения напряженности поля, распределения температур, которое должно ожидаться для, по меньшей мере, части объема тела;
и при этом данный компонент (“sim_hr.exe”, “mainsubroutine_sim_hr_voxel_win”) имеет модуль для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, посредством основанного на поглощении энергии масштабирования (“K”) вычисленного или предоставленного распределения приращений температуры ("ΔT(x, y, z)").
25. Компьютерное устройство по п.24, в котором
компонент (“mainsubroutine_sim_hr_voxel_win”) спроектирован для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, с целью использования, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, предоставленного (ранее вычисленного в mainsub-routine_sim_t_voxel_win) базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”) и/или предоставленного (ранее вычисленного в mainsubroutine_sim_t_voxel_win) распределения относительных приращений температуры (“ΔT(x, y, z)”) (“быстрый H-регулятор”), или
компонент (“sim_hr.exe”) для вычисления распределения температур, которое должно ожидаться, спроектирован для вычисления, независимо от количества предписанных и/или заданных пользователем значений напряженности поля, не более двух распределений температур (“H-регулятор”), а именно, базисного распределения температур (“T0(x, y, z)”) и/или распределения относительных приращений температуры ("ΔT(x, y, z)").
26. Компьютерное устройство по п.24 или 25, при этом компьютерное устройство имеет следующие модули (“H-регулятор”, “быстрый H-регулятор”):
- модуль для вычисления распределения относительной плотности поглощения энергии и относительной средней плотности поглощения энергии на основе измеренного геометрического распределения наночастиц;
- модуль для предоставления базисного распределения температур на основе численного решения уравнения переноса биотепла, описывающего модель без поглощения энергии, и предоставления распределения относительных приращений температуры на основе численного решения уравнения переноса биотепла с вычисленным распределением относительной плотности поглощения энергии;
- модуль для выполнения следующих этапов для каждого значения напряженности поля из множества предписанных значений напряженности поля и/или для заданного пользователем значения напряженности поля:
вычисление контрольного коэффициента поглощения энергии, который показывает удельный коэффициент поглощения энергии, например, неразбавленной магнитной жидкости, содержащей наночастицы, при этом вычисление основано на соответствующем значении напряженности поля и предписанной характеристической кривой, которая относится к взаимосвязи между контрольным коэффициентом поглощения энергии и напряженностью приложенного поля;
вычисление, на основе контрольного коэффициента поглощения энергии и вычисленной массы наночастиц в объеме размещения, средней плотности поглощения энергии;
вычисление основанного на поглощении энергии показателя масштабирования на основе соответствующей средней плотности поглощения энергии и относительной плотности поглощения энергии;
вычисление соответствующего распределения температур на основе базисного распределения температур, распределения относительных приращений температуры и основанного на поглощении энергии показателя масштабирования;
- модуль для предоставления вычисленных распределений температур с целью предоставления помощи пользователю в планировании термотерапии.
27. Система, содержащая компьютерное устройство по любому из пп.21-26 и аппликатор магнитного поля.
28. Система, содержащая носитель данных по п.20, компьютерное устройство по одному из пп.21-26 или систему по п.27, и также содержащая магнитную жидкость, содержащую магнитные наночастицы.
29. Способ управляемого нагрева органа или ткани, включающий в себя этапы, на которых:
A) вводят магнитные, парамагнитные и/или суперпарамагнитные частицы в объем органа или объем ткани,
B) устанавливают количество и/или распределение частиц в объеме органа или объеме ткани,
C) вычисляют напряженность поля, которая должна быть установлена, на основе способа по п.1 или 15, или распределение температур на основе способа по п.17,
D) вводят тепловую энергию посредством приложения магнитного поля, при этом устанавливается напряженность приложенного поля, которая соответствует вычисленной напряженности поля или напряженности поля, полученной по вычисленному распределению температур, в каждом случае, с отклонением +/- 10%, предпочтительно, +/- 5%, в частности +/- 1%.
30. Способ лечения опухоли у пациента, включающий в себя этапы, на которых:
A) вводят магнитные, парамагнитные и/или суперпарамагнитные частицы в объем опухоли,
B) устанавливают количество и/или распределение частиц в объеме опухоли,
C) вычисляют напряженность поля, которая должна быть установлена, на основе способа по п.1 или 15, или распределение температур на основе способа по п.17,
D) вводят тепловую энергию посредством приложения магнитного поля, при этом устанавливается напряженность приложенного поля, которая соответствует вычисленной напряженности поля или напряженности поля, полученной по вычисленному распределению температур, в каждом случае, с отклонением +/- 10%, предпочтительно, +/- 5%, в частности +/- 1%.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP11001993 | 2011-03-10 | ||
| EP11001993.2 | 2011-03-10 | ||
| PCT/EP2012/001034 WO2012119775A1 (de) | 2011-03-10 | 2012-03-08 | Computergestütztes simulationswerkzeug zur unterstützung bei der planung einer thermotherapie |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2013145348A true RU2013145348A (ru) | 2015-04-20 |
| RU2568344C2 RU2568344C2 (ru) | 2015-11-20 |
Family
ID=45815490
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2013145348/14A RU2568344C2 (ru) | 2011-03-10 | 2012-03-08 | Компьютеризованное средство имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии |
Country Status (12)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US8949088B2 (ru) |
| EP (1) | EP2683440B1 (ru) |
| JP (1) | JP5886880B2 (ru) |
| KR (1) | KR101985981B1 (ru) |
| AU (1) | AU2012224923B2 (ru) |
| BR (1) | BR112013022716A2 (ru) |
| DK (1) | DK2683440T3 (ru) |
| ES (1) | ES2561752T3 (ru) |
| MX (1) | MX349730B (ru) |
| PL (1) | PL2683440T3 (ru) |
| RU (1) | RU2568344C2 (ru) |
| WO (1) | WO2012119775A1 (ru) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016010977A1 (en) * | 2014-07-14 | 2016-01-21 | The Trustees Of Dartmouth College | Method and apparatus utilizing magnetic nanoparticles for performing hyperthermal therapies |
| JP5886880B2 (ja) | 2011-03-10 | 2016-03-16 | マグフォース アーゲー | 温熱療法の計画を支援するコンピュータ支援シミュレーションツール |
| US9271789B2 (en) | 2012-07-18 | 2016-03-01 | The Trustees Of Dartmouth College | Method and apparatus utilizing magnetic nanoparticles for sterilizing female placental mammals, including women |
| EP3368155B1 (en) | 2015-10-30 | 2019-09-25 | Koninklijke Philips N.V. | Adaptive treatment planning for hyperthermia-enhanced radiation therapy |
| JP6986358B2 (ja) * | 2017-03-29 | 2021-12-22 | 三菱重工業株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム |
| US10453224B1 (en) * | 2018-03-27 | 2019-10-22 | Ziwei Lin | Pseudo-CT generation with multi-variable regression of multiple MRI scans |
| JP7043317B2 (ja) * | 2018-03-29 | 2022-03-29 | 富士フイルムヘルスケア株式会社 | 医療システム |
| DE102018206188A1 (de) | 2018-04-23 | 2019-10-24 | Ford Global Technologies, Llc | System zum Durchführen von XiL-Tests von Komponenten selbstfahrender Kraftfahrzeuge |
| WO2020174476A1 (en) * | 2019-02-28 | 2020-09-03 | Hadasit Medical Research Services And Development Ltd. | Targeted magnetic vehicles and method of using the same |
| WO2020205931A1 (en) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | The Uab Research Foundation | Method for detecting radiological progression in cancer surveillance |
Family Cites Families (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SE512603C2 (sv) | 1997-06-19 | 2000-04-10 | Elekta Ab | Metod och anordning för automatiserad dosplanering |
| DE69901541D1 (de) | 1998-02-09 | 2002-06-27 | Univ Southampton | Behandlungsplanungsverfahren und gerät für bestrahlungstherapie |
| DE19940220B4 (de) | 1999-08-19 | 2007-05-03 | Magforce Nanotechnologies Ag | Medizinisches Präparat zur Behandlung von Arthrose, Arthritis und anderen rheumatischen Gelenkerkrankungen |
| CA2443819C (en) | 2001-05-04 | 2011-07-19 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Apparatus and methods for delivery of transcranial magnetic stimulation |
| US6997863B2 (en) * | 2001-07-25 | 2006-02-14 | Triton Biosystems, Inc. | Thermotherapy via targeted delivery of nanoscale magnetic particles |
| US7471974B2 (en) | 2002-09-13 | 2008-12-30 | Brainlab Ag | Method for planning stimulation of hyper/hypometabolic cortical areas |
| JP4534053B2 (ja) * | 2004-02-19 | 2010-09-01 | 学校法人明治大学 | 局所加温装置 |
| US7641828B2 (en) | 2004-10-12 | 2010-01-05 | Align Technology, Inc. | Methods of making orthodontic appliances |
| WO2006102307A2 (en) * | 2005-03-21 | 2006-09-28 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Target specific nanoparticles for enhancing optical contrast enhancement and inducing target-specific hyperthermia |
| DE102005016873A1 (de) | 2005-04-12 | 2006-10-19 | Magforce Nanotechnologies Ag | Nanopartikel-Wirstoff-Konjugate |
| WO2006125452A1 (en) * | 2005-05-23 | 2006-11-30 | Universite De Geneve | Injectable superparamagnetic nanoparticles for treatment by hyperthermia and use for forming an hyperthermic implant |
| US20090123366A1 (en) * | 2006-04-03 | 2009-05-14 | Keele University | Targeted Therapy |
| JP2009538178A (ja) * | 2006-05-23 | 2009-11-05 | エレクトロマグネティック コンサルティング スウェーデン アクチボラゲット | 温熱療法に関する方法及び装置 |
| DE102008003615A1 (de) | 2008-01-09 | 2009-07-16 | Magforce Nanotechnologies Ag | Magnetische Transducer |
| EP2082777A1 (en) * | 2008-01-27 | 2009-07-29 | Oncotherm Kft. | Flexible and porous large-area electrode for heating |
| DE102008008522A1 (de) | 2008-02-11 | 2009-08-13 | Magforce Nanotechnologies Ag | Implantierbare Nanopartikel-enthaltende Produkte |
| JP5172384B2 (ja) * | 2008-02-25 | 2013-03-27 | 株式会社東芝 | 撮像装置 |
| JP2009196614A (ja) | 2008-02-25 | 2009-09-03 | Hitachi Ltd | 列車運行指令装置 |
| RU2385747C2 (ru) * | 2008-03-03 | 2010-04-10 | Государственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Уральская государственная медицинская академия дополнительного образования Федерального агентства по здравоохранению и специальному развитию" (ГОУ ДПО УГМАДО Росздрава) | Способ ультразвукового контроля эффективности лазерной деструкции доброкачественных новообразований молочной железы |
| US20100292564A1 (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-18 | Cantillon Murphy Padraig J | System and Method For Magnetic-Nanoparticle, Hyperthermia Cancer Therapy |
| DE102009058769A1 (de) | 2009-12-16 | 2011-06-22 | MagForce Nanotechnologies AG, 10589 | Temperaturabhängige Aktivierung von katalytischen Nukleinsäuren zur kontrollierten Wirkstofffreisetzung |
| US8757166B2 (en) * | 2011-01-24 | 2014-06-24 | Actium BioSystems, LLC | System for defining energy field characteristics to illuminate nano-particles used to treat invasive agents |
| JP5886880B2 (ja) | 2011-03-10 | 2016-03-16 | マグフォース アーゲー | 温熱療法の計画を支援するコンピュータ支援シミュレーションツール |
-
2012
- 2012-03-08 JP JP2013557008A patent/JP5886880B2/ja active Active
- 2012-03-08 BR BR112013022716A patent/BR112013022716A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2012-03-08 EP EP12708249.3A patent/EP2683440B1/de active Active
- 2012-03-08 AU AU2012224923A patent/AU2012224923B2/en active Active
- 2012-03-08 DK DK12708249.3T patent/DK2683440T3/da active
- 2012-03-08 ES ES12708249.3T patent/ES2561752T3/es active Active
- 2012-03-08 PL PL12708249T patent/PL2683440T3/pl unknown
- 2012-03-08 MX MX2013010118A patent/MX349730B/es active IP Right Grant
- 2012-03-08 RU RU2013145348/14A patent/RU2568344C2/ru active
- 2012-03-08 WO PCT/EP2012/001034 patent/WO2012119775A1/de active Application Filing
- 2012-03-08 US US13/989,313 patent/US8949088B2/en active Active
- 2012-03-08 KR KR1020137026652A patent/KR101985981B1/ko active IP Right Grant
-
2014
- 2014-12-12 US US14/569,193 patent/US9844680B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| AU2012224923A8 (en) | 2013-06-06 |
| WO2012119775A1 (de) | 2012-09-13 |
| DK2683440T3 (da) | 2016-02-08 |
| EP2683440B1 (de) | 2015-11-04 |
| ES2561752T3 (es) | 2016-02-29 |
| US9844680B2 (en) | 2017-12-19 |
| US8949088B2 (en) | 2015-02-03 |
| US20140149092A1 (en) | 2014-05-29 |
| US20150165225A1 (en) | 2015-06-18 |
| AU2012224923B2 (en) | 2014-12-04 |
| RU2568344C2 (ru) | 2015-11-20 |
| KR101985981B1 (ko) | 2019-06-04 |
| AU2012224923A1 (en) | 2013-05-09 |
| JP5886880B2 (ja) | 2016-03-16 |
| MX2013010118A (es) | 2014-03-31 |
| PL2683440T3 (pl) | 2016-05-31 |
| MX349730B (es) | 2017-08-10 |
| EP2683440A1 (de) | 2014-01-15 |
| KR20140043725A (ko) | 2014-04-10 |
| JP2014516260A (ja) | 2014-07-10 |
| BR112013022716A2 (pt) | 2016-12-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2013145348A (ru) | Компьютеризованное средство имитационного моделирования для предоставления помощи в планировании термотерапии | |
| JP2014516260A5 (ru) | ||
| Huang et al. | Bioheat transfer and thermal heating for tumor treatment | |
| Jamil et al. | Ranking of parameters in bioheat transfer using Taguchi analysis | |
| Zhang et al. | Bio-heat transfer analysis based on fractional derivative and memory-dependent derivative heat conduction models | |
| Youssef et al. | Nonlinear behavior and thermal damage of thermal lagging in concentric living tissues subjected to Gaussian distribution source | |
| Li et al. | Extension and validation of a GPU‐Monte Carlo dose engine gDPM for 1.5 T MR‐LINAC online independent dose verification | |
| Boroon et al. | Estimation of the optimum number and location of nanoparticle injections and the specific loss power for ideal hyperthermia | |
| Tang et al. | Adaptive PID control approach considering simulated annealing algorithm for thermal damage of brain tumor during magnetic hyperthermia | |
| Cappiello et al. | Robustness of time-multiplexed hyperthermia to temperature dependent thermal tissue properties | |
| Barrera et al. | Fine tuning and optimization of magnetic hyperthermia treatments using versatile trapezoidal driving-field waveforms | |
| Chen et al. | Three‐dimensional simulations of ferromagnetic implant hyperthermia | |
| Yue et al. | Determination of the 3D temperature distribution during ferromagnetic hyperthermia under the influence of blood flow | |
| Saedodin et al. | Investigation of nonlinear models of heat transfer in hyperthermia therapy of pancreas tissue | |
| Asmuin et al. | Heat Distribution on Abdominal Aorta Having Aneurysm During Hyperthermia Therapeutic | |
| Jiang et al. | Simulation of tumor ablation in hyperthermia cancer treatment: A parametric study | |
| Jinghua et al. | Efficient cellular automata method for heat transfer in tumor | |
| Cheng et al. | An analytical evaluation of the optimal thermal dose delivery parameters for thermal therapies | |
| Jiang et al. | Simulation of magnetic hyperthermia cancer treatment near a blood vessel | |
| Zablotskii et al. | Model for hyperthermia with arrays of magnetic nanoparticles: Spatial and time temperature distributions in tumor | |
| Grozdanov et al. | Numerical Modeling of the Electromagnetic System in an Induction Brazing System | |
| Abu-Ayyad et al. | Model Predictive Control (MPC) Applied to a Simplified model, Magnetic Nanoparticle Hyperthermia (MNPH) Treatment Process | |
| Lou et al. | Numerical analysis of electromagnetic hyperthermia of the human thorax | |
| Tompkins et al. | The use of generalized cell-survival data in a physiologically based objective function for hyperthermia treatment planning: a sensitivity study with a simple tissue model implanted with an array of ferromagnetic thermoseeds | |
| Wang et al. | Research on Mathematical Model for Vascular Cooling Effect of Tumor Magnetic Induction Conformal Hyperthermia |