• 1

    Eclipse™ 治療計畫系統

    Eclipse 結合了精確的質子蒙地卡羅劑量計算演算法、自動輪廓描繪和強大的規劃功能,簡化計畫流程,無須犧牲計劃品質。

  • 2

    RapidPlan™ 知識庫計劃軟體

    機器學習技術能使臨床醫生在短時間內建立更高品質的計劃。

  • 3

    整合 Velocity™ 軟體的適應性質子治療

    透過提供每日劑量資訊和劑量積累來確定治療需要進行調適。

機器 學習
人工智慧

Eclipse™ 治療計畫系統

當機器學習、人工智慧和病患資料結合以制定最佳治療計劃時。 透過整合 ProBeam 系統知識、您的臨床專業知識和巨量資料,我們得以精進治療規劃技術,它能提供一致、資料導向、易於實作的方式來建立最佳的治療計劃。

  • RapidPlan PT 是機器學習在質子治療中的首次臨床應用。
  • 可靠的最佳化根除您對範圍和患者擺位的不確定性。
  • 適用於規劃任務的 Dual Energy CT,能改善範圍不確定性並保留更多健康組織。
  • GPU Acuros PT 使用真正的 GPU 加速蒙地卡羅演算法提供更高的精確度和效率。
  • 以 CTV 為依據的可靠規劃功能,適用於所有治療技術。
  • Eclipse 是一個整合平台,能協調所有治療計畫模組的規劃流程。

RapidPlan™ 知識庫計劃軟體

機器學習

RapidPlan PT 的強大功能為一創新性軟體,結合現有的臨床知識經驗與機器學習技術,以得到快速且一致性的高品質治療計畫。 RapidPlan PT 依據過去治療的患者資料進行模型建立與共用,可使臨床機構減少治療計畫的變異性,從而在患者照護上實現更高的一致性、效率和品質。

短時間內完成高品質治療計畫

知識導引決策支援

在這類領域的首次研究中,來自 VU 大學醫學中心 (VUMC) 的研究人員 (現為阿姆斯特丹大學醫學中心的成員) 能夠利用 RapidPlan 構建決策支援工具。 他們能夠自動建立質子和光子計劃,以便準確預測每位個患者的正確治療方案。

這是首次研究證明,基於病患特定知識的質子和光子計劃進行測定與預測,來選用質子來治療病患是可行的,且無須建立實際治療計畫。

A. Delaney 等人

整合 Velocity™ 軟體的適應性質子治療

多模式影像疊合配準
對於 CT/ CBCT/ MRI/ PET/ SPECT 與 RT 的影像皆可使用快速且簡易的工具協助剛性與形變配準。

輕鬆分享資料
一鍵與 ARIA® OIS 及 Eclipse™ 治療規劃同步。 Scripting 可實現 Eclipse 和 Velocity 之間的自動化劑量計算和累加

對應與模型化一段時間的劑量變化
追蹤不同廠商在不同時間的病患劑量資訊,以歸納出腫瘤間與健康組織間的總劑量。