JP2011147593A - Radiotherapy support system - Google Patents
Radiotherapy support systemDownload PDFInfo
- Publication number
- JP2011147593A JP2011147593AJP2010010933AJP2010010933AJP2011147593AJP 2011147593 AJP2011147593 AJP 2011147593AJP 2010010933 AJP2010010933 AJP 2010010933AJP 2010010933 AJP2010010933 AJP 2010010933AJP 2011147593 AJP2011147593 AJP 2011147593A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- medical
- medical information
- evaluation
- treatment plan
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Radiation-Therapy Devices (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Translated fromJapaneseDescription
Translated fromJapanese本発明は、実績のある医療データのなかから、診断結果に対応する有用なデータを提供することにより、放射線治療計画の立案を容易にする放射線治療支援システムに関するものである。 The present invention relates to a radiation therapy support system that facilitates the planning of a radiation therapy plan by providing useful data corresponding to a diagnosis result from medical data having a proven record.
放射線治療では、腫瘍への最適な線量を照射し、腫瘍周辺部の正常組織に対する被爆を最小限にするために、治療に先立って、放射線の種類、ビーム入射方向、照射回数・門数などを定めた放射線治療計画を立案する。治療計画の立案ではＰＥＴ／ＣＴやＣＴ画像などの臨床画像を利用して、標的腫瘍と周辺のリスク臓器の位置関係を正確に把握し、ビーム入射方向、照射回数・門数、線量分布計算が行われている。 In radiation therapy, in order to irradiate the optimal dose to the tumor and minimize exposure to normal tissue around the tumor, prior to treatment, the type of radiation, the direction of beam incidence, the number of irradiations, the number of gates, etc. Develop a defined radiotherapy plan. In planning treatment, clinical images such as PET / CT and CT images are used to accurately grasp the positional relationship between the target tumor and surrounding risk organs, and the beam incidence direction, number of irradiations / number of gates, and dose distribution calculation Has been done.
しかし、これらの判断は、放射線腫瘍医、放射線技師、医学物理士などの経験に基づき行われるものであるため、最適な治療計画を立案できる医療従事者が限られてしまい、多くの患者に対して適切な治療計画を立案することは困難であった。 However, these judgments are based on the experience of radiation oncologists, radiologists, medical physicists, etc., so the number of medical workers who can make optimal treatment plans is limited, and many patients It was difficult to develop an appropriate treatment plan.
そこで、経験の浅い医療従事者でも治療計画を立案できるよう、データベースに登録された症例情報の中から、類似する症例で行われた治療に関する情報を検索する計画立案システム（例えば、特許文献１参照。）が提案されている。さらに、治療計画と過去の放射線量を関連付けて蓄積し、検索の際に検索項目に重み付けを加えることで検索率が向上する放射線治療管理システムが提案されている（例えば、特許文献２参照。）。 Therefore, a planning system for retrieving information related to treatment performed in similar cases from case information registered in the database so that even inexperienced medical workers can make treatment plans (see, for example, Patent Document 1) .) Has been proposed. Furthermore, a radiotherapy management system has been proposed in which treatment plans and past radiation doses are stored in association with each other, and the search rate is improved by adding weights to search items at the time of search (see, for example, Patent Document 2). .
しかしながら、放射線治療においては治療方法の進歩が早く、これまで実績のあった治療方法や推奨されてきた治療方法が必ずしも最善な治療方法であるとは言えない。そのため、上記のような治療計画の立案に際しては、絶えず、最新の治療実績を参照していく必要があった。また、治療実績については医師や施設についてのばらつきが大きく、最新の治療実績であっても必ずしも有用な治療実績であるとは限らない。そのため、上記のように単に過去の医療データからキーワードを使って検索した情報では、適切な治療計画を立案することが困難であった。 However, in radiotherapy, the progress of treatment methods is fast, and the treatment methods that have been proven so far and have been recommended are not necessarily the best treatment methods. For this reason, it is necessary to constantly refer to the latest treatment results when planning such treatment plans. In addition, the treatment results vary widely among doctors and facilities, and even the latest treatment results are not necessarily useful treatment results. For this reason, it has been difficult to formulate an appropriate treatment plan based on information retrieved using past keywords from past medical data as described above.
本発明は、上述した課題を解決するためになされたもので、信頼性の高い最新の治療データに基づき治療計画の立案を補助できる放射線治療支援システムを得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a radiotherapy support system that can assist in the planning of a treatment plan based on the latest treatment data with high reliability.
本発明の放射線治療支援システムは、診断情報と治療計画情報を含む患者ごとの医療情報を記録する医療情報記録部と、あらかじめ定めた評価項目にもとづいて前記記録された患者ごとの医療情報に重みづけ評価を行う医療情報評価部と、前記重みづけ評価を行った患者ごとの医療情報を統計処理し、疾患の種類ごとに前記診断情報の診断項目と前記治療計画情報の治療計画項目との関連性を評価し、評価結果を関連性情報として生成する関連性情報生成部と、治療対象患者の診断情報の入力を受け付ける入出力端末を有し、前記関連性情報に基づいて、前記記録された医療情報の中から入力された治療対象患者の診断情報との関連性の高い医療情報を検索する医療情報検索部と、を備えたことを特徴とする。 The radiation therapy support system of the present invention includes a medical information recording unit that records medical information for each patient including diagnostic information and treatment plan information, and weights the medical information for each patient recorded based on a predetermined evaluation item. A medical information evaluation unit for performing a weighted evaluation, and statistical processing of medical information for each patient for which the weighted evaluation has been performed, and a relationship between a diagnosis item of the diagnosis information and a treatment plan item of the treatment plan information for each type of disease A relevance information generation unit that evaluates sex and generates an evaluation result as relevance information; and an input / output terminal that accepts input of diagnosis information of a patient to be treated; and the recorded information based on the relevance information And a medical information search unit that searches medical information highly relevant to the diagnosis information of the patient to be treated inputted from the medical information.
本発明の放射線治療支援システムによれば、最新の診断情報、照射情報から臨床的に重要な情報の関連性を評価し、評価した関連性情報に基づいて入力した診断情報との関連性の高い医療情報を検索できるので、診断結果に最適な医療情報を検索し、治療計画の立案を補助することができる。 According to the radiation therapy support system of the present invention, the relevance of clinically important information is evaluated from the latest diagnostic information and irradiation information, and the relevance to the diagnostic information input based on the evaluated relevance information is high. Since medical information can be searched, it is possible to search for medical information that is most suitable for the diagnosis result and to assist in planning a treatment plan.
実施の形態１．
図１〜図１３は、本発明の実施の形態１にかかる放射線治療支援システムを説明するためのもので、図１は放射線治療支援システムの主な構成を示すブロック図、図２は放射線治療支援システムを構成する放射線治療計画データセンターと各医療機関とのつながりを示す図、図３は放射線治療支援システムを構成する放射線治療システムデータセンターと医療機関でのデータの流れを説明するための図、図４〜６は診断情報と治療計画情報との関連性情報について説明するための図、図７〜８は医療情報の重みづけ評価について説明するための図、図９は診断情報と治療計画情報との関連性情報に医療情報の重みづけ評価でより最新かつ信頼性の高い医療情報を説明するための図、図１０〜１２は医療情報を検索する際の画面構成を示す図、図１３は放射線治療支援システムにおけるデータ処理のフローを示す図である。
1 to 13 are diagrams for explaining the radiation therapy support system according to the first embodiment of the present invention. FIG. 1 is a block diagram showing the main configuration of the radiation therapy support system, and FIG. 2 is a radiation therapy support system. The figure which shows the connection with the radiation treatment plan data center which comprises a system, and each medical institution, FIG. 3 is the figure for demonstrating the data flow in the radiation treatment system data center and medical institution which comprises a radiation treatment support system, 4 to 6 are diagrams for explaining relevance information between diagnosis information and treatment plan information, FIGS. 7 to 8 are diagrams for explaining weighting evaluation of medical information, and FIG. 9 is diagnosis information and treatment plan information. FIG. 10 is a diagram for explaining medical information that is more up-to-date and reliable in the weighting evaluation of medical information, and FIGS. 10 to 12 are diagrams showing screen configurations when searching for medical information; 13 is a diagram showing a flow of data processing in radiotherapy support system.
図１に示すように、本実施の形態１に示す放射線治療支援システムは、各医療機関２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、・・・から医療情報収集部１を介して提供される診断情報と治療計画情報を含む症例（患者）ごとの医療情報の実績を記録する医療情報記録部２と、評価項目設定部４によりあらかじめ定めた評価項目にもとづいて記録された医療情報に重みづけ評価を行う医療情報評価部３と、重みづけ評価を行った患者ごとの医療情報を統計処理し、疾患の種類ごとに診断情報の診断項目と治療計画情報の治療計画項目との関連性を評価し、評価結果を関連性情報として生成する関連性情報生成部５と、治療計画の立案対象となる治療対象患者の診断情報の入力を受け付ける入出力端末８ＣＡ，８ＣＢ，・・・を有し、関連性情報に基づいて、記録された医療情報の中から入力された治療対象患者の診断情報との関連性の高い医療情報を検索する医療情報検索部７と、を備えている。As shown in FIG. 1, the radiation therapy support system shown in the first embodiment includes diagnostic information provided from each
上記構成のうち、医療情報の提供や関連付けを行った医療情報をもとに必要な治療計画情報の呼び出しを行うための端末８Ａ，８Ｂ，・・・は、各医療機関２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、・・・に設けられ、各医療機関からの医療情報を収集する医療情報収集部１をはじめとして上述した医療情報記録部２〜医療情報検索部７を備えた放射線治療支援システムの主たる構成は、放射線治療計画データセンター１０に設けられている。そして、放射線治療計画データセンター１０と、各医療機関２０Ａ、２０Ｂ、２０Ｃ、・・・との間は図２に示すようにインターネットなどの公衆回線網に暗号化された仮想回線のＳＳＬ−ＶＰＮ(Secure Socket Layer Virtual Private Network)を利用して接続している。Of the above configuration, the terminal 8A to make a call treatment plan information needed based on the medical information was provided and association of the medical information, 8B, · · ·, each
各医療機関のうち、例えば、Ａ粒子線医療センター２０Ａは、図２に示すように、治療計画装置２３Ａ、画像診断装置２４Ａ、粒子線加速器２５Ａ、情報端末８Ａとなるデータ送信用サーバ２６Ａを保有し、Ｂ病院２０Ｂは、治療計画装置２３Ｂ、画像診断装置２４Ｂ、粒子線加速器２５Ｂ、情報端末８Ｂとなるデータ送信用サーバ２６Ｂを保有している。Among the medical institution, for example, A particle beam Medical
そして、放射線治療計画データセンター１０は、Ａ粒子線医療センター２０Ａや、Ｂ病院２０Ｂといった医療機関で実際に行われた治療に関する診断情報と治療計画データを含む症例（患者）ごとの実績データである医療情報を各医療機関の情報端末８Ａ，８Ｂ，・・・からインターネットなどの公衆回線網に暗号化された仮想回線のＳＳＬ−ＶＰＮを利用して送信し、送信されたデータは放射線治療計画データセンター１０内でデータ処理した後に保存する。The radiation therapy
放射線治療計画データセンター１０は、図３に示すようにＡ粒子線医療センター２０Ａで発生した医療情報である患者ごと（同じ患者であっても治療対象部位や疾患が異なり、区別する必要がある場合は別の患者として扱う）の文書による診断情報ＤＤＬ１、画像診断情報ＤＤＩ１、治療計画画像情報ＤＰＩ１、治療計画の文書情報である治療計画レポート情報ＤＰＬ１を放射線治療計画データセンター１０内の医療情報収集部であるデータ受信用サーバ１で受信する。受信した医療情報のうち、画像データである画像診断情報ＤＤＩ１、治療計画画像情報ＤＰＩ１は直接、医療情報記録部２である治療計画データベース１３の画像診断情報ＤＤＩ２、治療計画画像情報ＤＰＩ２として格納される。Radiation treatment
一方、文書情報である診断情報ＤＤＬ１と治療計画文書情報ＤＰＬ１は、自動データ変換ツール１２で国際標準規格文書形式、例えば、ＨＬ７ ＣＤＡ Ｒ２(Health Level Seven, Clinical Document Architecture, Release Two)、ＤＩＣＯＭ ＳＲ（Digital Imaging and Communications in Medicine Structured Reporting）のような構造化文書形式に自動変換される。そして自動変換された文書はＸＭＬ（Extensible Markup Language）準拠で出力され、出力されたデータは治療計画データベース１３内に診断情報ＤＤＬ２、治療計画文書情報ＤＰＬ２として格納される。なお、図示しないが、文書情報と画像情報に分かれる前の元の医療情報のＩＤは、後述する関連付けデータＤＡＳの一つとして記録されている。なお、文章／画像、変換前後を問わず、診断情報としてはＤＤ、治療計画情報としてはＤＰと総称する。On the other hand, the diagnosis information DDL1 and the treatment plan document information DPL1 which are document information are converted into an international standard document format such as HL7 CDA R2 (Health Level Seven, Clinical Document Architecture, Release Two), DICOM by the automatic data conversion tool 12. It is automatically converted into a structured document format such as SR (Digital Imaging and Communications in Medicine Structured Reporting). The automatically converted document is output in conformity with XML (Extensible Markup Language), and the output data is stored in the treatment plan database 13 as diagnosis information DDL2 and treatment plan document information DPL2 . Although not shown, the original medical information ID before being separated into document information and image information is recorded as one of association data DAS described later. Note that the diagnosis information is generally referred to as DD and the treatment plan information is generally referred to as DP regardless of the text / image and before and after conversion.
関連性情報生成部５として機能する治療計画オントロジーシステム１４は、医療情報記録部２である治療計画データベース１３内に格納された診断情報ＤＤＬ２、治療計画文書情報ＤＰＬ２をオントロジーとして使われているＲＤＦ(Resource Description Framework)、ＯＷＬ(Web Ontology Language)などを利用して関連性と頻度情報をマッピングする。上記は２００４年、Ｗ３Ｃ（World Wide Web Consortium）で勧告されたセマンティックウェブのためのデータモデルで、ＲＤＦではリソース関係を主語、プロパティ、目的語という３つの要素（トリプル）で表現している。述語は主語の特徴や主語と目的語との関係を示す。目的語は主語との関係のある物や述語の値を示す。診断情報ＤＤＬ２、治療計画文書情報ＤＰＬ２間の要素の関連性を３つの要素で表現するためにＲＤＦでプログラミングし、このＲＤＦデータＤＲＤＦを処理し利用するためのさまざまな機能を提供しているのがデータ処理ツール１５である。ここではオントロジーデータＤＲＤＦの読み込み、出力、そしてデータ間の推論、検証を行う。The treatment plan ontology system 14 that functions as the relevance
さらに、本実際の形態１にかかる治療計画オントロジーシステム１４は、医療情報評価部３として機能する学習機能ツール１６を有することにより、医療情報を提供した医師や提供者の所属機関等の入力者に関する項目、医療情報の入力時期、または治療成績といったあらかじめ設定した評価項目と評価基準に基づいて、記録された医療情報の信頼度についての評価を行う。つまり、治療実績が豊富な施設や経験豊富な放射線治療の専門医が行った信頼性の高い医療情報の重みづけを他の医療情報より高くすることで、ＲＤＦのような統計的処理に基づく機械的な関連付けであっても、治療実績が豊富な施設や経験豊富な放射線治療の専門医が行った信頼性の高い最新の医療情報をもとに、診断情報と治療計画情報間の要素関連性が付与されることになる。そのため、機械的に関連付けられたＲＤＦデータＤＲＤＦの信頼度・精度を保障することができる。Further, the treatment planning ontology system 14 according to the
ここで、治療計画オントロジーシステム１４における医療情報の具体的な重みづけや関連性付与の詳細について述べる前に、関連付けを行った後の一連の動作について説明しておく。 Here, before describing details of specific weighting of medical information and provision of relevance in the treatment plan ontology system 14, a series of operations after association will be described.
上記のように医療情報に関連性を付与した際の関連性情報ＤＡＳは、関連性情報記録部６として機能する治療計画データベース１３に記録される。あるいは、支援情報呼び出し部８ＣＡ，８ＣＢ，・・・として機能する各医療機関２０Ａ，２０Ｂ，・・・の情報端末８Ａ，８Ｂ，・・・から入力された治療部位のデータに基づいて関連付けされた場合、直接、操作された情報端末に対して出力される。このとき、医療情報検索部６として機能するアプリケーション１６により、各医療機関の情報端末において、治療計画オントロジーシステム１４で関連付けられたＲＤＦデータＤＲＤＦを後述するようにグラフ構造で表示し、必要な情報の検索を容易にする。The relevance information DAS when the relevance is given to the medical information as described above is recorded in the treatment plan database 13 that functions as the relevance
例えば、Ｂ病院２０Ｂにおいて知りたい症例の参考となる治療計画を検索したい場合、情報端末８Ｂであるデータ送信用サーバ２６Ｂを操作して、画面表示例のように「治療計画支援システム」にログインすることで、放射線治療計画支援システムを利用できる状態になる。そして、治療部位を入力することにより、参考にしたい治療計画を検索するために必要な診断項目や治療項目（例えば、診断名、患者の年齢、ＴＮＭ分類の値、照射情報）などが医療情報検索部７として機能するアプリケーション１６により治療計画データベース１３に格納された診断情報ＤＤＬ２、治療計画文書情報ＤＰＬ２と、関連付けデータＤＡＳに基づいて抽出される。抽出された項目が情報端末８Ｂに提示されるので、提示された項目に対して、選択や数値または文字入力することで、さらに必要な項目が絞られる。これらを順次実行するだけで、参考にしたい信頼性のある医療情報を検索することが可能になる。医療情報が絞り込まれれば、その医療情報のＩＤに基づいて、ＰＥＴ／ＣＴ、ＰＥＴ／ＭＲなどの類似画像や治療計画レポート情報ＤＰＬ２、線量結果情報ＤＤＤといった検索医療情報ＤＳＲを表示することができる。また、自動変換前の診断情報ＤＤＬ１、治療計画レポート情報ＤＰＬ１を治療計画データベース１３に記録しておけば、医療機関から提供された状態での医療情報も検索医療情報ＤＳＲとして表示することもできる。For example, if you want to find an important reference treatment plan of cases you want to know the
このとき、疾患部分の詳細な情報を入力することにより、プロトコール、照射方法の違いに対応した最適な線量計算アルゴリズムを検索し、放射線治療計画データセンター１０側の線量計算シミュレーションサーバ１５で線量計算アルゴリズムによる計算によるシミュレーション結果である線量分布情報ＤＳＭを表示することができる。 At this time, by inputting detailed information on the diseased part, an optimal dose calculation algorithm corresponding to the difference in protocol and irradiation method is searched, and the dose calculation algorithm is performed by the dose calculation simulation server 15 on the radiation treatment
また、放射線腫瘍医、医学物理士の治療経験不足または人数不足の医療機関の支援を目的にした遠隔治療計画支援サービスＳＳＰを実施することもできる。例えば、各放射線治療で実施されたＰＥＴ／ＣＴなどの診断画像を放射線治療計画データセンター１０に送信して、放射線治療計画データセンター１０内の、または放射線治療計画データセンター１０を経由して他の医療機関の経験豊富な医師、医学物理士が送信された診断画像を基に送信元の医療機関の施設・照射条件などを考慮し、治療計画を立てることもできる。 It is also possible to implement a teletherapy plan support service SSP for the purpose of supporting medical institutions that have insufficient treatment experience or insufficient numbers of radiation oncologists and medical physicists. For example, a diagnostic image such as PET / CT performed in each radiotherapy is transmitted to the radiotherapy
＜関連性付与について＞
図４〜図６は本発明の実施の形態１にかかる放射線治療支援システムにおける医療情報の関連付けを説明するためのもので、図４は各医療機関から提供された診断サマリ、粒子線治療サマリを、図５はその医療情報を自動データ変換ツール１２により階層構造化された診断情報ＤＤＬ２と治療計画文書情報ＤＰＬ２からなる患者ごとの医療情報の例を、図６はオントロジーにより関連付けた診断情報と治療計画情報との関連性の例を表示している。<About relevance>
4 to 6 are diagrams for explaining association of medical information in the radiation therapy support system according to the first exemplary embodiment of the present invention. FIG. 4 shows a diagnosis summary and a particle beam therapy summary provided by each medical institution. 5 shows an example of medical information for each patient comprising diagnostic information DDL2 and treatment plan document information DPL2 in which the medical information is hierarchically structured by the automatic data conversion tool 12, and FIG. 6 shows diagnostic information associated with the ontology. And an example of the relationship between treatment plan information.
図４に示すような各医療機関から提供された患者（症例）ごとの医療情報に含まれる診断情報は、テキスト、ＣＳＶ（Comma Separated Values）形式など情報提供者毎の異なるフォーマットや形式で診断内容や所見が記載されたものであり、そのままでは統計的な処理等が実行できない。そこで、各医療機関から提供された医療情報のうち、文書情報に当たる診断情報ＤＤＬ１やＤＰＬ１は、自動データ変換ツール１２により、図５に示すような構造化文書形式に変換される。しかし、こうした階層構造化しただけの医療情報に含まれる診断情報は、図４に示すように雑多な項目ごとの評価値や所見が対応しただけとなっている。また、治療計画情報も様々な項目に対して方法や値が対応しただけとなっている。したがって、このような状態のデータベースに対し、治療対象となる患者の診断結果に基づいて参照すべき最適な治療計画を検索することは、経験の少ない医療従事者には困難である。The diagnostic information included in the medical information for each patient (case) provided by each medical institution as shown in FIG. 4 is diagnostic contents in different formats and formats for each information provider, such as text and CSV (Comma Separated Values) format. And statistical findings cannot be executed as they are. Therefore, among the medical information provided from each medical institution, the diagnostic information DDL1 and DPL1 corresponding to the document information is converted into a structured document format as shown in FIG. However, the diagnostic information included in the medical information having only a hierarchical structure corresponds only to evaluation values and findings for various items as shown in FIG. In addition, the treatment plan information corresponds only to methods and values for various items. Therefore, it is difficult for medical staff with little experience to search the database of such a state for an optimal treatment plan to be referred to based on the diagnosis result of the patient to be treated.
そこで、本実施の形態１にかかる放射線治療支援システムでは、オントロジーにより、治療対象部位を上位として、治療計画との関連性が高い診断項目や診断結果との関連付けを行っていく。そして、医療情報を検索する際に、治療対象部位から参照すべき治療計画を検索するための関連性の高い項目を順次提示していくことにより、経験の少ない医療従事者でも容易に最適な治療計画例を参照できるようにする。 Therefore, in the radiation therapy support system according to the first exemplary embodiment, an ontology is associated with diagnosis items and diagnosis results that are highly related to the treatment plan, with the treatment target region at the top. And, when searching for medical information, highly relevant items for searching a treatment plan to be referred to from the treatment target part are sequentially presented, so that even a less experienced medical worker can easily perform optimal treatment. Make reference to plan examples.
そのため、図６においては雑多な情報であった診断項目や値が、オントロジーを利用することで、例えば前立腺がんに対して、最も関連性の高い診断項目であるＰＳＡが提示され、さらに診断項目の値により例えば値がＰＳＡ≦１０の場合は次に必要な項目がＴＮＭ分類になり、一方値がＴＮＭ分類のｃＴ１，Ｔ２ａの場合は次に必要な項目がＧＳ値２−６という風に変化していく。上記の診断項目のうち、一般的な医療指針に沿って考えると必須の項目であっても、その値により治療計画に差が生じないような場合は、治療計画を検索する上で何の役にも立たない、一方、一般的な医療指針から見ればさほど重要でない項目であっても、その値により、あるいは他の診断項目の結果によっては、その診断項目が治療計画に大きな影響を及ぼす場合がある。例えば、エネルギー、レンジシフタ厚のような場合である。そのような例はとくに、治療技術の進歩が急な放射線治療においては顕著であり、従来なら必須の項目が最新の技術では不要になる場合がある。例えば、スキャニングビームを使用する場合、今後コリメータ等を使用しない方向に進んでいる。 Therefore, the diagnostic items and values that are miscellaneous information in FIG. 6 use the ontology to present PSA, which is the most relevant diagnostic item for prostate cancer, for example. For example, if the value is PSA ≦ 10, the next necessary item will be the TNM classification, while if the value is cT1, T2a of the TNM classification, the next necessary item will change to a GS value of 2-6. I will do it. Among the above diagnostic items, even if they are indispensable when considered in accordance with general medical guidelines, if there is no difference in the treatment plan depending on the value, what is the role of searching for the treatment plan? On the other hand, even if an item is not so important in terms of general medical guidelines, depending on its value or depending on the results of other diagnostic items, the diagnostic item may greatly affect the treatment plan. There is. For example, energy and range shifter thickness. Such an example is particularly conspicuous in radiation therapy in which the progress of the treatment technique is rapid, and there is a case where a conventionally essential item becomes unnecessary in the latest technique. For example, in the case of using a scanning beam, it is proceeding in a direction not to use a collimator or the like.
こうした、放射線治療では、従来のようにいわゆる医療指針や経験に頼って検索しようとした場合、真に最適な治療計画を検索することは経験のある医療従事者であっても困難であり、とくに経験の浅い医療従事者にとっては至難の業ともいえる。しかし、本実施の形態のように診断情報の各項目と治療計画情報の各項目との関連性情報を生成し、入力された疾患の部位に応じて検索に必要な診断項目を表示するので治療計画支援ができる。 In such radiation therapy, when trying to search based on so-called medical guidelines and experience as in the past, it is difficult even for experienced medical personnel to search for the truly optimal treatment plan. This is a difficult task for inexperienced medical professionals. However, as in this embodiment, relevance information between each item of diagnostic information and each item of treatment plan information is generated, and diagnostic items necessary for the search are displayed according to the input disease site, so that treatment is performed. Can support planning.
これら関連付けは、順次蓄積される医療情報の数が所定数を超えるたびに、あるいは定期的に行うとよく、後述する医療情報の評価基準を更新した際にも行うとよい。 These associations may be performed whenever the number of medical information sequentially accumulated exceeds a predetermined number or periodically, and may also be performed when a medical information evaluation criterion described later is updated.
＜医療情報の評価について＞
上記のように、雑多な診断項目と治療計画との関連性を付与することにより、治療計画に関連するあるいは影響する診断項目や診断結果の入力を促し、容易に検索ができるようになる。しかし、関連付けるデータが必ずしも信頼性の高いデータで有るとは限らない。上述したように放射線治療の分野では、技術の進歩が目覚ましく、真に最適な治療計画を立案できる医療従事者は限られてくる。そのため、治療経験が乏しくあるいは旧来の方法しか習得していないような医療従事者が立案した治療計画に関する医療データの場合、誤った診断項目を誘導してしまう可能性がある。<About evaluation of medical information>
As described above, by adding associations between various diagnosis items and treatment plans, input of diagnosis items and diagnosis results related to or affecting treatment plans is facilitated, and search can be easily performed. However, the associated data is not always highly reliable data. As described above, in the field of radiation therapy, technological advances are remarkable and medical staff who can make a truly optimal treatment plan are limited. For this reason, in the case of medical data related to a treatment plan designed by a medical worker who has little treatment experience or who has acquired only an old method, an erroneous diagnosis item may be induced.
そこで、本実施の形態１にかかる放射線治療支援システムでは、提供された医療情報に対し、あらかじめ設定した、評価項目及び評価基準に従い重みづけ評価を行い、信頼性を確保するようにした。図７ではオントロジーにより関連付けられた一次データに対して、信頼性評価を加味した場合、そのデータからいくつかに絞られる。図８（ａ）〜（ｄ）（総称して図８）は医療情報評価部３（図１）において、提供された医療情報毎の重み付け設定を示す図である。上記関連付けを単に提供された医療情報に対して統計的にした場合、どこの施設からの治療計画情報であるかまたはどの専門の医師であるかが関係なく、検索結果として表示されてしまう。つまり、データに関する信頼度・精度を保障することができない。 Therefore, in the radiation therapy support system according to the first exemplary embodiment, weighting evaluation is performed on the provided medical information according to the evaluation items and the evaluation criteria set in advance to ensure reliability. In FIG. 7, when the reliability evaluation is added to the primary data associated with the ontology, the data is narrowed down to some. FIGS. 8A to 8D (collectively FIG. 8) are diagrams showing weighting settings for each piece of medical information provided in the medical information evaluation unit 3 (FIG. 1). If the above association is statistically performed with respect to the provided medical information, it is displayed as a search result regardless of which facility is the treatment plan information or which specialist doctor. In other words, reliability and accuracy regarding data cannot be guaranteed.
図８では本実施形態である医師・施設による信頼度重み付け機能を有した学習機能ツール16を示す図である。医師重み付け機能801では例えば、放射線治療の経験が豊富な放射線治療専門医、放射線腫瘍認定では重み付けが高く、放射線診断が専門の核医学専門医では重み付けは低い。つまり、放射線治療の専門医に対して、専門度が高いほど重み付けの数字が大きく、重要度が高い。また、出所（治療施設）重み付け機能802では例えば、治療実績が豊富なA粒子線医療センターでは重み付けが高く、新規治療施設として設立したB病院では重み付けは低い。つまり、放射線治療の治療実績が豊富な施設に対して、治療実績が高いほど重み付けの数字が大きく、重要度が高い。この機能を反映させたデータを利用することにより治療実績が豊富な施設や経験豊富な放射線治療の専門医が行った治療計画の信頼度・精度が高まる。 FIG. 8 is a diagram showing a learning function tool 16 having a reliability weighting function by a doctor / facility according to the present embodiment. In the
このような重みづけにより、例えば、最大値で規格化して、重みづけ評価が５の場合はその医療情報は１件、重みづけ評価が１の場合はその医療情報は０．２件であるとみなして統計的に診断情報の各項目と治療計画情報の各項目との組合せの頻度を評価すれば、信頼性のある医療情報に基づいた関連性付与が実施できる。 For example, when the weighting evaluation is 5, the medical information is 1 item when the weighting evaluation is 1, and when the weighting evaluation is 1, the medical information is 0.2 item. If the frequency of the combination of each item of diagnosis information and each item of treatment plan information is evaluated statistically, it is possible to perform relevance assignment based on reliable medical information.
なお、上記の重みづけは、医療情報の中の入力情報に基づいて行っている例について示したが、例えば、治療部位ごとにその評価は異なっていてもよく、例えば、直腸がんの場合はＢ病院の重みづけは４に、Ｃ大学病院は２にと逆転するような場合もありうる。 In addition, although the above-mentioned weighting showed about the example performed based on the input information in medical information, the evaluation may differ for every treatment site, for example, in the case of rectal cancer, for example In some cases, the weight of hospital B may be reversed to 4, and the hospital of university C may be reversed to 2.
本実施形態である入力時期別評価と治療成績評価による信頼度重み付け機能を有した学習機能ツール16を示す図である。入力時期別評価803（数字が大きいほど重要度が高い）では例えば、入力時期が最新であればそれぞれの症例に対して、最新のプロトコールを利用している治療計画情報を参照できる。また、それぞれの症例ごとにプロトコールが反映された時期が異なる場合はそれぞれの症例ごとにも入力時期の重み付けを変えることができる。治療成績評価重み付け804は治療完遂度を評価するために広く使われている５年生存率などを評価対象に用いて、それぞれの症例に対して、治療後の評価として完治、５年生存率＞５０％以上などは治療効果があると判断して重み付けの数字を大きくし、改善なしなどは重み付けの数字を小さくした。 It is a figure which shows the learning function tool 16 which has the reliability weighting function by the evaluation according to input time which is this embodiment, and treatment result evaluation. For example, when the input time is the latest, the treatment plan information using the latest protocol can be referred to for each case in the input time-based evaluation 803 (the larger the number, the higher the importance). In addition, when the time when the protocol is reflected is different for each case, the weighting of the input time can be changed for each case. The treatment
つまり、この機能を反映させたデータを利用することにより治療実績が豊富な施設や経験豊富な放射線治療の専門医が行った治療計画の信頼度・精度が高まる。これにより、より信頼度・精度の高い過去の治療計画情報が取得され、治療実績の少ない施設の医師が本システムを利用することにより最新の放射線治療を行うことができる。 In other words, the use of data reflecting this function increases the reliability and accuracy of treatment plans performed by facilities with abundant treatment results and experienced radiotherapy specialists. As a result, past treatment plan information with higher reliability and accuracy can be acquired, and a doctor at a facility with less treatment results can use this system to perform the latest radiation treatment.
これらの重みづけ評価は、基本的に評価項目や評価基準が更新される都度、記録された前データに対して再評価を行い関連付けも再構築する。 In these weighted evaluations, basically, whenever an evaluation item or evaluation standard is updated, the previous data recorded is re-evaluated and the association is reconstructed.
図９は本実施形態におけるオントロジーを利用した患者の診断情報、治療計画情報の関係性を示す図である。右図はオントロジーを利用した診断情報と治療計画情報との関連性情報により導き出された従来例であり、左図は従来例に医療情報の重みづけ評価でより最新かつ信頼性の高い情報により導き出された最新例を示す。右図において、前立腺癌の症例において、「TNM分類」の「T」９０２が「３」９０３であって、「Gleason's score」９０４が「８」９０５であれば、治療計画情報の「核種」９０６のうち、診断情報と治療計画情報のオントロジーによる関係より、「陽子」９０９において、一番関連性が高くなるであろう。しかし、これは医学的な関係性より導かれているだけであり、今後、関連付けるデータが必ずしも信頼性の高いデータで有るとは限らない。つまり、放射線治療の分野では、技術の進歩が目覚ましく、例えば、炭素照射による技術精度が増し、従来、陽子による治療と考えられていた前立腺癌では、炭素照射の方が良い治療成績が得られる結果になるかもしれない。つまり、従来の治療方針ではなく、診断情報と治療計画情報との関連性情報に医療情報の重みづけ評価でより最新かつ信頼性の高い医療情報を提供できるようになり、左図のように治療計画情報の「核種」９０６のうち、最新の治療方針である「炭素」９０７が選ばれる。 FIG. 9 is a diagram showing the relationship between patient diagnosis information and treatment plan information using the ontology in the present embodiment. The right figure is a conventional example derived from the relationship information between diagnostic information and treatment plan information using ontology, and the left figure is derived from the conventional example with more up-to-date and reliable information by weighting evaluation of medical information. The latest example is shown. In the right figure, in the case of prostate cancer, if “T” 902 of “TNM classification” is “3” 903 and “Gleason's score” 904 is “8” 905, “Nuclide” 906 of the treatment plan information Of these, the relationship between the diagnosis information and the treatment plan information by the ontology will be the most relevant in “Yoko” 909. However, this is only derived from a medical relationship, and the data to be associated will not necessarily be reliable data in the future. In other words, in the field of radiotherapy, technological progress is remarkable, for example, the technical accuracy by carbon irradiation has increased, and for prostate cancer, which was previously considered to be treatment with protons, the results of better treatment results with carbon irradiation Might be. In other words, instead of the conventional treatment policy, it is possible to provide more up-to-date and reliable medical information by weighted evaluation of medical information in relation information between diagnostic information and treatment plan information, as shown in the left figure Of the “nuclide” 906 of the plan information, “carbon” 907 which is the latest treatment policy is selected.
＜検索時の表示画面について＞
図１０〜１２は本実施形態である治療計画支援システムの検索画面の一連の流れを示す図である。例えば、前立腺癌の放射線治療を実施したい場合、診断情報である「TNM」、「Gleason’s score」の数値を基に照射する核種を決め、その治療に関連した治療計画画像、治療計画情報を知りたいとする。まず、図１０、１１において、TNMがT3で、GS値が８の場合、「TNM」1002の「T3」1005、「Gleason’s score」1003の「GS≧8」を選択すると、図１２において最新かつ信頼性の高い情報が関連付けられて、「核種」1004の「炭素」1007が一番頻度の高い要素として強調表示され、情報が得られる。その結果、治療計画検索結果でA病院またはC病院で行われた治療計画結果1009,1010が表示され、類似画像が参照可能になる。また、最初に治療計画情報である「核種」1004の「X線」1011を選択し、「Gleason’s score」1003の数値を選択した場合でも、「TNM」のどのレベルで治療しているのか強調表示される。<About the display screen when searching>
FIGS. 10-12 is a figure which shows a series of flows of the search screen of the treatment plan assistance system which is this embodiment. For example, if you want to perform radiotherapy for prostate cancer, decide the nuclide to be irradiated based on the diagnostic information "TNM" and "Gleason's score" and want to know the treatment plan image and treatment plan information related to the treatment And First, in FIGS. 10 and 11, when TNM is T3 and GS value is 8, when “T3” 1005 of “TNM” 1002 and “GS ≧ 8” of “Gleason's score” 1003 are selected, Highly reliable information is associated, and “carbon” 1007 of “nuclide” 1004 is highlighted as the most frequent element to obtain information. As a result, the treatment plan results 1009 and 1010 performed at the hospital A or C in the treatment plan search result are displayed, and similar images can be referred to. Also, even if you first select “X-ray” 1011 of “Nuclide” 1004, which is treatment plan information, and select the value of “Gleason's score” 1003, it will be highlighted at which level of “TNM” you are treating Is done.
図１３は、本実施形態における放射線治療支援システムの処理手順を示すフロー図である。なお、以下で述べる各ステップのうち、放射線治療計画データセンター10にて実行するステップが、本発明の実施形態として、医療情報管理プログラムを構成するものである。よって、各医療機関（A粒子線医療センター２０A、B病院２０B）で実行されるステップは、本実施形態の説明のため補足的に述べたものである。 FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of the radiation therapy support system in the present embodiment. Of the steps described below, the steps executed in the radiation treatment
まずA粒子線医療センター２０AあるいはB病院２０Bにおいて、放射線治療を行い、放射線治療計画データセンター10に送信可能な患者情報を既存システムで選択する（ステップS2S10）。選択した患者の診断情報・画像情報を出力し、データ送信用サーバ106Aから送信する（ステップS2S20）。 First, in A particle beam
インターネットなどの公衆回線網に暗号化された仮想回線のSSL-VPNを利用し、放射線治療計画データセンター10にあるデータ受信用サーバ１でデータを受信する（ステップS1010）。 Data is received by the
受信した情報は画像データであるかテキストなどの形式の情報であるかで分けられる。（ステップS1020）。 The received information is divided according to whether it is image data or text information. (Step S1020).
診断情報、治療計画文書情報は放射線治療計画データセンター10において、自動データ変換ツール１２により、HL7 CDA R2 あるいはDICOM SRに変換する（ステップS1030）。 The diagnostic information and treatment plan document information are converted into HL7 CDA R2 or DICOM SR by the automatic data conversion tool 12 in the radiation treatment plan data center 10 (step S1030).
画像データである画像診断情報ＤＤＩ１、治療計画画像情報ＤＰＩ１は直接、医療情報記録部２である治療計画データベース１３の画像診断情報ＤＤＩ２、治療計画画像情報ＤＰＩ２として格納される。一方、自動変換された文書はＸＭＬ（Extensible Markup Language）準拠で出力され、出力されたデータは治療計画データベース１３内に診断情報ＤＤＬ２、治療計画文書情報ＤＰＬ２として格納される。（ステップS1040）。Image diagnostic information DDI1 and treatment plan image information DPI1 as image data are directly stored as image diagnosis information DDI2 and treatment plan image information DPI2 in the treatment plan database 13 as the medical
診断情報、治療計画文書情報をオントロジーにより臨床的に重要な情報間の関連性を持たせ、データ処理ツールにより、推論・検証を行う （ステップS1050）。 The diagnosis information and the treatment plan document information are related with clinically important information by ontology, and inferred and verified by the data processing tool (step S1050).
オントロジーにより関連性付けられたデータに学習機能ツール16の施設・医師による信頼度重み付けを反映させてデータの精度を上げる。（ステップS1060）。 The accuracy of the data is improved by reflecting the reliability weighting by the facility / doctor of the learning function tool 16 in the data related by the ontology. (Step S1060).
抽出した情報を治療計画支援システムで利用（ステップS1070）。 The extracted information is used in the treatment plan support system (step S1070).
B病院で類似症例の検索をするために利用（ステップS2C10）。 Used to search for similar cases in hospital B (step S2C10).
診断情報、治療計画情報（例えば、診断名、TNM、照射情報）などの条件から項目を選択することで知りたい症例の治療計画を検索する（ステップS2C20）。PET/CT、CTなどの類似画像・治療計画データを表示することができる（ステップS2C30）。 By selecting an item from conditions such as diagnosis information and treatment plan information (for example, diagnosis name, TNM, irradiation information), a treatment plan for a case to be known is searched (step S2C20). Similar image / treatment plan data such as PET / CT and CT can be displayed (step S2C30).
治療計画支援システムでプロトコール、照射方法の違いに対応した最適な線量計算アルゴリズムを検索する（ステップS2C40）。データセンター側のサーバで線量計算アルゴリズムによる計算により、線量分布がシミュレーションされる（ステップS2C80）。線量計算結果を表示し、医師・医学物理士による治療計画を立てる上で参考症例になり、各施設のサーバの負荷が減り、サーバ購入費用も抑制することができる。これにより、医師・医学物理士による治療計画を立てる上で参考症例になり、日常の診療支援になる。また、治療が開始されて間もない施設はこのシステムを利用することで症例ごとの治療計画支援、また、経験年数の浅い研修医、医学物理士の教育用の１つのツールになる（ステップS2C50）。 The optimal dose calculation algorithm corresponding to the difference in protocol and irradiation method is searched by the treatment plan support system (step S2C40). The dose distribution is simulated by the calculation by the dose calculation algorithm on the server on the data center side (step S2C80). The dose calculation result is displayed, and it becomes a reference case for making a treatment plan by a doctor / medical physicist, the load on the server of each facility is reduced, and the server purchase cost can be suppressed. As a result, it becomes a reference case in making a treatment plan by a doctor / medical physicist, and becomes a daily medical support. In addition, facilities that have just started treatment use this system to support treatment planning for each case, and become a tool for training inexperienced residents and medical physicists (step S2C50). ).
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described concretely based on the embodiment, it is not limited to this and can be variously changed in the range which does not deviate from the summary.
以上のように、本発明の実施の形態にかかる放射線治療支援システムによれば、診断情報ＤＤと治療計画情報ＤＰを含む患者ごとの医療情報を記録する医療情報記録部２と、あらかじめ定めた評価項目にもとづいて記録された患者ごとの医療情報に重みづけ評価を行う医療情報評価部３と、重みづけ評価を行った患者ごとの医療情報を統計処理し、疾患の種類ごとに診断情報の診断項目と治療計画情報の治療計画項目との関連性を評価し、評価結果を関連性情報ＤＡＳとして生成する関連性情報生成部５と、治療対象患者の診断情報の入力を受け付ける入出力端末８ＣＡ，８ＣＢ，・・・を有し、関連性情報ＤＡＳに基づいて、記録された医療情報の中から入力された治療対象患者の診断情報との関連性の高い医療情報を検索する医療情報検索部７と、を備えるように構成したので、信頼性の高い最新の治療データに基づき最も適した治療計画データを検索し、治療計画の立案を補助することができる放射線治療支援システムを得ることを目的とする。As described above, according to the radiation therapy support system according to the embodiment of the present invention, the medical
１ 医療情報収集部、 ２ 医療情報記録部、 ３ 医療情報評価部、 ５ 関連性情報生成部、 ７ 医療情報検索部、
ＤＡＳ 関連性情報、 ＤＤ 診断情報、 ＤＰ 治療計画情報。1 medical information collection unit, 2 medical information recording unit, 3 medical information evaluation unit, 5 relevance information generation unit, 7 medical information search unit,
DAS related information, DD diagnosis information, DP treatment plan information.
Claims (7)
Translated fromJapaneseあらかじめ定めた評価項目にもとづいて前記記録された患者ごとの医療情報に重みづけ評価を行う医療情報評価部と、
前記重みづけ評価を行った患者ごとの医療情報を統計処理し、疾患の種類ごとに前記診断情報の診断項目と前記治療計画情報の治療計画項目との関連性を評価し、評価結果を関連性情報として生成する関連性情報生成部と、
治療対象患者の診断情報の入力を受け付ける入出力端末を有し、前記関連性情報に基づいて、前記記録された医療情報の中から入力された治療対象患者の診断情報との関連性の高い医療情報を検索する医療情報検索部と、
を備えたことを特徴とする放射線治療支援システム。A medical information recording unit for recording medical information for each patient including diagnostic information and treatment plan information;
A medical information evaluation unit for performing weighted evaluation on the recorded medical information for each patient based on a predetermined evaluation item;
Statistical processing is performed on the medical information for each patient who has performed the weighted evaluation, the relevance between the diagnosis item of the diagnosis information and the treatment plan item of the treatment plan information is evaluated for each type of disease, and the evaluation result is related to A relevance information generation unit that generates information,
A medical device having an input / output terminal that accepts input of diagnostic information of a patient to be treated, and highly relevant to the diagnostic information of the patient to be treated inputted from the recorded medical information based on the relevance information A medical information search unit for searching information;
A radiation therapy support system comprising:
前記医療情報検索部は、入力された診断情報中の疾患の部位に応じて前記医療情報の検索に必要な診断項目を表示する、
ことを特徴とする請求項１に記載の放射線治療支援システム。The relevance information generation unit evaluates the relevance between the diagnosis item and the treatment plan item for each site of disease,
The medical information search unit displays diagnostic items necessary for searching the medical information according to a disease site in the input diagnostic information.
The radiation therapy support system according to claim 1.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010010933AJP2011147593A (en) | 2010-01-21 | 2010-01-21 | Radiotherapy support system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010010933AJP2011147593A (en) | 2010-01-21 | 2010-01-21 | Radiotherapy support system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2011147593Atrue JP2011147593A (en) | 2011-08-04 |
Family
ID=44535167
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010010933APendingJP2011147593A (en) | 2010-01-21 | 2010-01-21 | Radiotherapy support system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2011147593A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5490327B1 (en)* | 2012-07-10 | 2014-05-14 | 三菱重工業株式会社 | Radiotherapy support system, radiotherapy support method, radiotherapy support server, program, and recording medium |
| JP2016518148A (en)* | 2013-03-15 | 2016-06-23 | シナプティヴ メディカル （バルバドス） インコーポレイテッドＳｙｎａｐｔｉｖｅ Ｍｅｄｉｃａｌ （Ｂａｒｂａｄｏｓ） Ｉｎｃ． | Intramodal Synchronization of Surgical Data (Cross-reference of Related Applications) This application was filed on March 15, 2013 and is entitled “Systems and Methods for Pathology Tracking”, US Provisional Application No. 61/801. , 282, all of which are hereby incorporated by reference. This application was filed on March 15, 2013 and claims priority to US Provisional Application No. 61 / 800,911, whose name is “Hyperspectral Imaging Device”, the entire contents of which are here. Incorporated by reference. This application was filed on Mar. 15, 2013 and claims priority to US Provisional Application No. 61 / 801,746, whose name is “Insert Imaging Device”, the entire contents of which are hereby referred to. Incorporated as. This application was filed on May 1, 2013 and claims priority to US Provisional Application No. 61 / 818,255, whose name is “Insert Imaging Device”, the entire contents of which are hereby referred to. Incorporated as. This application is also filed on March 15, 2013, and is entitled “System and Method for Minimally Invasive Treatment Planning, Navigation, and Simulation”, US Provisional Application No. 61 / 800,155. Claims priority to the issue, the entire contents of which are incorporated herein by reference. This application is also filed on Jan. 8, 2014 and is entitled US Provisional Application No. 61 / 924,993, entitled “System and Method for Minimally Invasive Treatment Planning, Navigation, and Simulation”. Claims priority to the issue, the entire contents of which are incorporated herein by reference. This application is also directed to US Provisional Application No. 61 / 798,867, filed Mar. 15, 2013 and having the name “System and Method for Recording the Time Course of Instruments Used During Treatment”. Claims priority, the entire contents of which are incorporated herein by reference. |
| JP2016167196A (en)* | 2015-03-10 | 2016-09-15 | 三菱電機プラントエンジニアリング株式会社 | Method for operating facility for particle radiotherapy and particle radiotherapy network system |
| JP2021522886A (en)* | 2018-04-30 | 2021-09-02 | エレクタ、インク.Elekta, Inc. | Radiation therapy planning modeling using a hostile generation network |
| CN115732086A (en)* | 2022-12-03 | 2023-03-03 | 哈尔滨理工大学 | Analytic hierarchy process-based method for judging treatment effect of brain glioma sac structure |
| US11896847B2 (en) | 2020-02-07 | 2024-02-13 | Elekta, Inc. | Adversarial prediction of radiotherapy treatment plans |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006167117A (en)* | 2004-12-15 | 2006-06-29 | Toshiba Corp | Radiation therapy management system |
| JP2007504538A (en)* | 2003-08-29 | 2007-03-01 | シーメンス メディカル ソルーションズ ヘルス サーヴィシズ コーポレイション | Customer service support system |
| JP2008102665A (en)* | 2006-10-18 | 2008-05-01 | Fujifilm Corp | Medical image radiography support system and program |
| WO2009136354A1 (en)* | 2008-05-09 | 2009-11-12 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and system for personalized guideline-based therapy augmented by imaging information |
- 2010
- 2010-01-21JPJP2010010933Apatent/JP2011147593A/enactivePending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007504538A (en)* | 2003-08-29 | 2007-03-01 | シーメンス メディカル ソルーションズ ヘルス サーヴィシズ コーポレイション | Customer service support system |
| JP2006167117A (en)* | 2004-12-15 | 2006-06-29 | Toshiba Corp | Radiation therapy management system |
| JP2008102665A (en)* | 2006-10-18 | 2008-05-01 | Fujifilm Corp | Medical image radiography support system and program |
| WO2009136354A1 (en)* | 2008-05-09 | 2009-11-12 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and system for personalized guideline-based therapy augmented by imaging information |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5490327B1 (en)* | 2012-07-10 | 2014-05-14 | 三菱重工業株式会社 | Radiotherapy support system, radiotherapy support method, radiotherapy support server, program, and recording medium |
| JP2016518148A (en)* | 2013-03-15 | 2016-06-23 | シナプティヴ メディカル （バルバドス） インコーポレイテッドＳｙｎａｐｔｉｖｅ Ｍｅｄｉｃａｌ （Ｂａｒｂａｄｏｓ） Ｉｎｃ． | Intramodal Synchronization of Surgical Data (Cross-reference of Related Applications) This application was filed on March 15, 2013 and is entitled “Systems and Methods for Pathology Tracking”, US Provisional Application No. 61/801. , 282, all of which are hereby incorporated by reference. This application was filed on March 15, 2013 and claims priority to US Provisional Application No. 61 / 800,911, whose name is “Hyperspectral Imaging Device”, the entire contents of which are here. Incorporated by reference. This application was filed on Mar. 15, 2013 and claims priority to US Provisional Application No. 61 / 801,746, whose name is “Insert Imaging Device”, the entire contents of which are hereby referred to. Incorporated as. This application was filed on May 1, 2013 and claims priority to US Provisional Application No. 61 / 818,255, whose name is “Insert Imaging Device”, the entire contents of which are hereby referred to. Incorporated as. This application is also filed on March 15, 2013, and is entitled “System and Method for Minimally Invasive Treatment Planning, Navigation, and Simulation”, US Provisional Application No. 61 / 800,155. Claims priority to the issue, the entire contents of which are incorporated herein by reference. This application is also filed on Jan. 8, 2014 and is entitled US Provisional Application No. 61 / 924,993, entitled “System and Method for Minimally Invasive Treatment Planning, Navigation, and Simulation”. Claims priority to the issue, the entire contents of which are incorporated herein by reference. This application is also directed to US Provisional Application No. 61 / 798,867, filed Mar. 15, 2013 and having the name “System and Method for Recording the Time Course of Instruments Used During Treatment”. Claims priority, the entire contents of which are incorporated herein by reference. |
| US10660705B2 (en) | 2013-03-15 | 2020-05-26 | Synaptive Medical (Barbados) Inc. | Intermodal synchronization of surgical data |
| JP2016167196A (en)* | 2015-03-10 | 2016-09-15 | 三菱電機プラントエンジニアリング株式会社 | Method for operating facility for particle radiotherapy and particle radiotherapy network system |
| JP2021522886A (en)* | 2018-04-30 | 2021-09-02 | エレクタ、インク.Elekta, Inc. | Radiation therapy planning modeling using a hostile generation network |
| JP7145233B2 (en) | 2018-04-30 | 2022-09-30 | エレクタ、インク． | Radiation Treatment Planning Modeling Using Generative Adversarial Networks |
| US11557390B2 (en) | 2018-04-30 | 2023-01-17 | Elekta, Inc. | Radiotherapy treatment plan modeling using generative adversarial networks |
| US11896847B2 (en) | 2020-02-07 | 2024-02-13 | Elekta, Inc. | Adversarial prediction of radiotherapy treatment plans |
| CN115732086A (en)* | 2022-12-03 | 2023-03-03 | 哈尔滨理工大学 | Analytic hierarchy process-based method for judging treatment effect of brain glioma sac structure |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| de Mol van Otterloo et al. | The MOMENTUM study: an international registry for the evidence-based introduction of MR-guided adaptive therapy | |
| Haileselassie et al. | The situation of cancer treatment in Ethiopia: challenges and opportunities | |
| Chatterjee et al. | ChatGPT and large language models in orthopedics: from education and surgery to research | |
| Wang et al. | TWIN-GPT: digital twins for clinical trials via large language model | |
| Mayo et al. | Operational Ontology for Oncology (O3): A professional society-based, multistakeholder, consensus-driven informatics standard supporting clinical and research use of real-world data from patients treated for cancer | |
| CN103946885A (en) | Methods and techniques for collecting, reporting and managing information about medical diagnostic procedures | |
| JP2009533782A (en) | Personal prognostic modeling in medical planning | |
| US9390230B2 (en) | Radiation treatment planning apparatus and method thereof | |
| JP2011147593A (en) | Radiotherapy support system | |
| US20110238434A1 (en) | MEDICAL e-TEMPLATES | |
| Xakimovna et al. | PUBLIC HEALTH REFORMS IN THE REPUBLIC OF UZBEKISTAN. | |
| CN101421736A (en) | Personalized prognosis modeling in medical treatment planning | |
| Field et al. | Infrastructure platform for privacy-preserving distributed machine learning development of computer-assisted theragnostics in cancer | |
| Burnet et al. | Applying physical science techniques and CERN technology to an unsolved problem in radiation treatment for cancer: the multidisciplinary ‘VoxTox’research programme | |
| Burton et al. | An untapped resource: Patient and public involvement in implementation: Comment on" Knowledge mobilization in healthcare organizations: a view from the resource-based view of the firm" | |
| Matuszak et al. | Performance/outcomes data and physician process challenges for practical big data efforts in radiation oncology | |
| US20140019100A1 (en) | Radiation treatment planning apparatus and method thereof | |
| CN104867084A (en) | Multistage interconnection network real-time health-care system | |
| Wei et al. | Enhancing disease detection in radiology reports through fine-tuning lightweight LLM on weak labels | |
| Federico et al. | Application of ChatGPT 4.0 in radiological dose management: Perceptions of radiographers with varying expertise | |
| Whitaker et al. | Data collection of patient outcomes: one institution’s experience | |
| Fionda et al. | Artificial intelligence in interventional radiotherapy (brachytherapy): Enhancing patient-centered care and addressing patients’ needs | |
| Abler et al. | Data-driven Markov models and their application in the evaluation of adverse events in radiotherapy | |
| Fiagbedzi et al. | The influence of artificial intelligence on the work of the medical physicist in radiotherapy practice: a short review | |
| Ashenburg et al. | Converting an ED fast track to an ED virtual visit track |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date:20121012 | |
| A977 | Report on retrieval | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date:20130913 | |
| A131 | Notification of reasons for refusal | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date:20131001 | |
| A02 | Decision of refusal | Free format text:JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date:20140218 |