Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Hormones and Bone Tissue01:17

Hormones and Bone Tissue

The endocrine system produces and secretes hormones, which interact with the skeletal system. These hormones control bone growth, maintain bone once it is formed, and remodel it.
Hormones That Influence Osteoblasts and/or Maintain the Matrix
Several hormones are necessary for controlling bone growth and maintaining the bone matrix. The pituitary gland secretes growth hormone (GH), which, as its name implies, controls bone growth. This happens in several ways: first, it triggers chondrocyte...

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

Routine kV-CBCT quality assurance in IGRT: Workflow-based comparison of QUART/MaximQA vs Catphan/ARTISCAN.

Journal of applied clinical medical physics·2026
Same author

Fundamental Movement/Motor Skills as an Important Component of Physical Literacy and Bridge to Physical Activity: A Scoping Review.

Children (Basel, Switzerland)·2025
Same author

Implementation and validation of the method for the energy spectra reconstruction of electron beams generated by the AQURE mobile accelerator.

Reports of practical oncology and radiotherapy : journal of Greatpoland Cancer Center in Poznan and Polish Society of Radiation Oncology·2025
Same author

Shielding disc backscatter calculations in intraoperative radiotherapy using a Monte Carlo simulation based on the method of energy spectra reconstruction.

Scientific reports·2025
Same author

Heterogeneity in biological response of MDA-MB-231 cells after proton irradiation along different parts of the depth-dose curve: before, within, and behind the Bragg peak.

Reports of practical oncology and radiotherapy : journal of Greatpoland Cancer Center in Poznan and Polish Society of Radiation Oncology·2025
Same author

Radiation protection in cardiology cath labs. Expert review and opinion of the Association of Cardiovascular Interventions, the Working Group on Echocardiography of the Polish Society of Cardiology and the Polish Society of Medical Physics.

Kardiologia polska·2025

Video Experimental Relacionado

Updated: May 8, 2026

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery
09:41

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery

Published on: May 20, 2016

12.7K

Vinculación del autocontorneado de IA de RayStation con Eclipse TPS: un flujo de trabajo con guiones para la

Adam Ryczkowski1, Agata Jodda1, Tomasz Piotrowski1,2,3

  • 1Department of Medical Physics, Greater Poland Cancer Centre, Poznan, Poland.

Reports of practical oncology and radiotherapy : journal of Greatpoland Cancer Center in Poznan and Polish Society of Radiation Oncology
|January 7, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio automatiza el autocontorneado impulsado por IA entre los sistemas de planificación de tratamiento RayStation y Eclipse, reduciendo significativamente el tiempo de contorneado y mejorando la consistencia en la planificación de la radioterapia.

Palabras clave:
automatización DICOMintegración RayStation - Eclipseinteligencia artificial en oncología radioterápicaautocontorneado de aprendizaje profundoplanificación del tratamiento de radioterapia

Más Videos Relacionados

Radiation Planning Assistant - A Streamlined, Fully Automated Radiotherapy Treatment Planning System
08:25

Radiation Planning Assistant - A Streamlined, Fully Automated Radiotherapy Treatment Planning System

Published on: April 11, 2018

15.8K
Author Spotlight: Improving Radiation Therapy Access with Radiation Planning Assistant
05:18

Author Spotlight: Improving Radiation Therapy Access with Radiation Planning Assistant

Published on: October 6, 2023

1.8K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 8, 2026

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery
09:41

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery

Published on: May 20, 2016

12.7K
Radiation Planning Assistant - A Streamlined, Fully Automated Radiotherapy Treatment Planning System
08:25

Radiation Planning Assistant - A Streamlined, Fully Automated Radiotherapy Treatment Planning System

Published on: April 11, 2018

15.8K
Author Spotlight: Improving Radiation Therapy Access with Radiation Planning Assistant
05:18

Author Spotlight: Improving Radiation Therapy Access with Radiation Planning Assistant

Published on: October 6, 2023

1.8K

Área de la Ciencia:

  • Física Médica
  • Tecnología de Radioterapia
  • Inteligencia Artificial en Medicina

Sus antecedentes:

  • La delineación precisa de los volúmenes diana y los órganos en riesgo (OAR) es crucial para una planificación eficaz de la radioterapia.
  • El autocontorneado basado en aprendizaje profundo ofrece una mayor consistencia y un menor esfuerzo manual, pero enfrenta desafíos de integración entre diferentes plataformas.
  • Este trabajo aborda la necesidad de una integración perfecta de las herramientas de autocontorneado de IA en los flujos de trabajo de radioterapia existentes.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y validar una solución de integración automatizada para el autocontorneado basado en IA de RayStation dentro del sistema de planificación de tratamiento (TPS) Eclipse.
  • Agilizar el proceso de transferencia de contornos generados por IA entre diferentes plataformas de software de radioterapia.
  • Mejorar la eficiencia y consistencia de la planificación de la radioterapia aprovechando las capacidades de IA multiplataforma.

Principales métodos:

  • Se desarrollaron scripts personalizados de C# para Eclipse y scripts de Python para RayStation para facilitar el intercambio automatizado de datos a través de redes DICOM.
  • Se implementó un flujo de trabajo automatizado en el que Eclipse exporta imágenes de TC y listas de estructuras a RayStation.
  • Se configuró RayStation 2024B para activar automáticamente scripts de Python para la segmentación de aprendizaje profundo y exportar los contornos de vuelta a Eclipse sin intervención del usuario.

Principales resultados:

  • Se validó la integración automatizada en 35 casos clínicos, demostrando un tiempo de proceso completo promedio de 1,1 minutos por caso.
  • Se lograron reducciones significativas en el tiempo de contorneado en comparación con los métodos manuales.
  • Se demostró una mayor consistencia en el contorneado en múltiples casos.

Conclusiones:

  • La integración automatizada multiplataforma permite el acceso directo a la segmentación de aprendizaje profundo de RayStation dentro de Eclipse, proporcionando una solución de contorneado escalable.
  • Esta integración mejora la eficiencia de la planificación, reduce la variabilidad interobservador y permite a los médicos utilizar herramientas avanzadas de IA dentro de su TPS actual.
  • El marco modular promueve la interoperabilidad de sistemas multiventor en la planificación de la radioterapia y es adaptable a los protocolos clínicos en evolución.