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Bolsas de investigaçãoTecnologia

Os temas de investigação de interesse da Varian na área de tecnologia incluem, entre outros, os seguintes (os contactos são apresentados em seguida):

Planeamento com base no conhecimento

  • Como simplificar e automatizar parcial ou integralmente o processo de geração de modelo.
  • Desenvolvimento de apoio a decisões com base no conhecimento. Por exemplo, a utilização do cálculo de DVH (histogramas dose-volume) para determinar se a IMRT (radioterapia de intensidade modulada) se justifica para o doente ou se é necessário adaptar o tratamento desse dia.
  • Desenvolvimento de uma melhoria contínua da qualidade com base no conhecimento. Propomos que um modelo seja uma representação de uma prática num determinado momento. Os modelos criados em momentos diferentes poderiam ser usados para avaliar a eficácia de medidas de melhoria da qualidade?
  • A partilha de modelos poderá facilitar a adoção de melhores práticas?
  • Os modelos podem ser usados para alcançar uma maior consistência do plano nos ensaios clínicos? É possível usá-los para garantir a qualidade dos planos nos ensaios clínicos?

Aprendizagem distribuída

  • Como criar um sistema de aprendizagem distribuída que aprenda com todos os doentes e se atualize regularmente.
  • Desenvolvimento de ontologias de oncologia para possibilitar comparações de dados e melhorar a qualidade dos dados.
  • Como manter a qualidade dos dados num ambiente de aprendizagem distribuída.
  • Aplicação de um sistema de aprendizagem distribuída para responder a questões clínicas, como:
    • Qual é o melhor esquema de doses de SBRT (radioterapia estereotáxica corporal) para um determinado doente?
    • Qual é a probabilidade de ocorrer dispneia/disfagia num determinado doente com cancro do pulmão?
    • Com base em características radiómicas, o plano de um determinado doente deveria ser adaptado?

Informática

  • Desenvolvimento de análise preditiva em oncologia, incluindo o uso de imagens para a análise preditiva
  • Como melhorar a cibersegurança nas instalações da clínica, na nuvem e em sistemas híbridos.
  • Como tirar vantagem de novas fontes de ‘big data’, por exemplo, a genómica.

Planeamento de tratamento avançado

  • Como implementar o planeamento adaptativo online; quais são os casos clínicos que beneficiarão mais do planeamento adaptativo online.
  • Desenvolvimento de novas técnicas de tratamento para melhorar a compacidade e a conformidade das doses.
  • Desenvolvimento de algoritmos de segmentação de imagens novos e inovadores, como modelos com base probabilística que considerem o formato, a textura, etc.
  • Desenvolvimento do planeamento de apenas MR.
  • Desenvolvimento de novos mecanismos de otimização, especialmente para melhorar a conformidade e robustez do plano.
  • Como elevar o nível de abstração da API (interface de programação de aplicações) do Eclipse. Como facilitar o uso da API e possibilitar a resolução de problemas com menos código.

Imagiologia

  • Como melhorar a aquisição de imagens de intrafrações de tecidos moles.
  • Como usar conhecimentos anteriores para melhorar a qualidade das imagens de TCFC (tomografia computorizada de feixe cónico).
  • Como identificar com precisão pontos de referência implantados em >99,9% do tempo em imagens de kV e MV.
  • Como identificar a localização 3D de pontos de referência implantados usando uma única imagem 2D.
  • Desenvolvimento do rastreamento de tumores sem marcador.
  • Desenvolvimento de técnicas de aquisição de imagens de intrafração planares e volumétricas em ângulos da mesa não zero.
  • Desenvolvimento de tomossíntese digital.
  • Qual é o futuro da ecografia no quarto?
  • Qual é o futuro da aquisição de imagens funcionais no quarto?
  • Como usar a radiómica no fluxo de trabalho normal para avaliar a resposta durante o tratamento e possivelmente ajustar a terapia
  • Desenvolvimento de análises de tumor com base em imagens.
  • Como melhorar as técnicas de visualização na bioinformática.

Controlo de qualidade e segurança

  • Como analisar os ficheiros de registo das máquinas para prever falhas antes que aconteçam.
  • Como simplificar e automatizar processos de controlo de qualidade rotineiros.
  • Como melhorar a segurança ao longo de todo o processo de radioterapia.

Fluxo de trabalho

  • Como usar biossensores e tecnologia vestível no controlo de doentes oncológicos.
  • Como usar a ludificação (gamification) e outras técnicas para aumentar o envolvimento dos doentes, por exemplo, para melhorar o cumprimento dos regimes de tratamento durante o tratamento, para melhorar a interação com materiais educativos e a sobrevivência, e para aumentar a participação no acompanhamento a longo prazo.

Contactos:

Prof. Dr. Scott Johnson
Diretor das Colaborações estratégicas e de investigação
Telefone: +1 773 490 4721

Anthony Lujan, PhD
Administrador Sénior das Colaborações de investigação globais
Região: nordeste e sudeste da América do Norte
Telefone: +1 312 391 1976

Timo Berkus, PhD
Administrador das Colaborações de investigação
Região: Europa, Índia e Austrália
Telefone: +49 151 1135 8407

Michael Davis, MS, JD
Administrador das Colaborações de investigação
Região: região centro e oeste da América do Norte, América Central, América do Sul e Ásia
Telefone: +1 713 397 4403

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