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Extraction: Advanced Methods

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  • 1Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California San Diego, La Jolla, California, USA.

Journal of applied clinical medical physics
|December 11, 2025
PubMed
Resumen

Desarrollamos una aplicación de código abierto para exportar rápidamente datos de pacientes del sistema de planificación de tratamientos (TPS) Eclipse. Esta herramienta agiliza la recuperación de datos para aplicaciones de aprendizaje automático, mejorando significativamente la eficiencia en comparación con los métodos manuales.

Palabras clave:
automatizaciónradioterapiaplanificación de tratamientos

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Área de la Ciencia:

  • Física Médica
  • Radioterapia
  • Aprendizaje Automático

Sus antecedentes:

  • Los modelos de aprendizaje profundo requieren grandes conjuntos de datos para tareas de radioterapia como la predicción de dosis.
  • La exportación actual de datos DICOM-RT desde Eclipse TPS es ineficiente y no escalable para grandes conjuntos de datos.
  • La recuperación eficiente de datos es crucial para avanzar en las aplicaciones de investigación posteriores.

Objetivo del estudio:

  • Simplificar y mejorar la eficiencia de la recuperación de datos de pacientes del Eclipse TPS.
  • Desarrollar una aplicación optimizada para la exportación paralela de planes de tratamiento, imágenes y conjuntos de estructuras.
  • Superar las limitaciones de la exportación manual de datos para la investigación a gran escala.

Principales métodos:

  • Se desarrolló una aplicación C#.NET con una GUI utilizando la biblioteca Prism.
  • Se integró EvilDICOM para una conexión perfecta con la base de datos de pacientes de Eclipse.
  • Se compararon los tiempos de exportación de datos de la aplicación con los métodos de exportación manual basados en el volumen de archivos DICOM.

Principales resultados:

  • La aplicación redujo significativamente los tiempos de exportación en comparación con los métodos manuales, especialmente para múltiples pacientes.
  • La exportación de datos de 20 pacientes (aproximadamente 3000 archivos DICOM) tomó 10,22 minutos con la aplicación frente a 22,93 minutos manualmente.
  • La aplicación demostró un rendimiento de tiempo lineal y escalabilidad para más de 17 000 archivos DICOM.

Conclusiones:

  • Se creó una aplicación de código abierto para la adquisición rápida y escalable de datos de pacientes desde Eclipse TPS.
  • La herramienta aborda eficazmente los desafíos asociados con la exportación manual de archivos DICOM en grandes volúmenes.
  • Esto facilita el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y otras investigaciones que requieren datos extensos de pacientes.