简介:摘要目的使用Raystation计划系统脚本,开发一种适用于多病种多计划类型的自动计划平台,以此提高计划设计效率。方法采用IronPython计算机语言和WPF用户界面框架编写应用程序,针对不同病种不同类型计划在设计中的差异问题,分别从处方识别、可视化计划参数输入和目标优化函数的设置方面进行程序设计。将该自动计划程序应用于全脑照射、鼻咽癌、宫颈癌、食管癌、乳腺癌病种的测试,包括IMRT和VMAT,对比人工计划评估计划设计效率,并选择全脑照射评估计划剂量学参数。结果程序应用中物理师只需输入并选择必需的计划参数,即可实现放疗计划自动设计。对比5个病种自动计划程序设计效率最大可以提高至2.4倍,全脑照射剂量学参数评估中,人工计划和自动计划均满足临床需求,靶区D2%、CI、HI相近(P>0.05),人工计划靶区D98%和晶体Dmax的平均值高于自动计划0.4%和7.1%(P<0.05)。结论本程序具备了自动计划系统的功能,能够实现多病种多类型放疗计划的自动设计,大幅提高计划设计效率,具有重要的临床应用价值。
简介:摘要目的实现CT定位影像和轮廓自动导入Eclipse和Monaco两套治疗计划系统(TPS)。方法基于Eclipse和Monaco的TPS,利用流程自动化可编程程序UiBot,根据Eclipse和Monaco各自CT定位影像和轮廓导入流程,使用UiBot提供的窗口元素等功能开发出CT定位影像和轮廓自动导入的自动化脚本程序。结果通过比较手动导入和自动导入的导入时间,自动化脚本程序不仅实现了从CT定位影像和轮廓到Eclipse和Monaco的TPS准确自动导入,而且也具有与手动导入相同的效率。大部分患者影像层数在130~180之间,且手动导入时间与自动导入时间在此区间的平均时间为76 s和75 s。结论通过利用脚本开发程序UiBot的自动化功能,结合放疗工作的实际问题和重复的工作流程可以开发出自动化的脚本,极大提高了放疗工作效率,节约了人力和时间成本,为放疗流程自动化提供了一种可选择的新方法。
简介:摘要越来越多的新技术涌现出来,与智能家居的融合将产生强大的合力,如人工智能技术、语音识别技术、深度学习技术等,他们都不断发力智能家居行业,争取与智能家居技术深度融合。智能家居产品将会越来越普及,分类越来越细化,所涉及的产品种类会更多。远程控制会有一定的发展,但终究会被完整的智能家居系统所代替。智能家居市场的未来广阔。