ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛИ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

1. Имитатор реакции на терапевтическое лечение, содержащий:
моделирующее устройство (202), которое формирует модель структуры объекта или субъекта, который подлежит лечению, на основании информации об объекте или субъекте; и
прогнозирующее устройство (204), которое формирует прогнозированную реакцию, указывающую на то, каким образом структура вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели и плана терапевтического лечения.
2. Имитатор по п.1, дополнительно включающий в себя:
генератор (206) параметрической карты, который формирует параметрическую карту, которая включает в себя количественную информацию, указывающую на прогнозированную реакцию.
3. Имитатор по п.2, в котором количественная информация включает в себя количественную информацию, указывающую на накопление изотопного индикатора, имеющее отношение к структуре.
4. Имитатор по п.3, в котором структура включает в себя макрофаги, перерабатывающие клетки, убитые лечением.
5. Имитатор по любому из пп.3 и 4, в котором изотопный индикатор является одним из фтордезоксиглюкозы, фтортимидина, фтортилтирозина, фтормизонидазола и фторазомицинарабинофуранозида.
6. Имитатор по п.4, в котором накопление изотопного индикатора макрофагами подобно накоплению изотопного индикатора опухолью, подвергаемой лечению, при этом, макрофаги перерабатывают нормальные клетки вокруг опухоли, которые были убиты лечением.
7. Имитатор по любому из пп.1-4, в котором лечение включает в себя лучевую терапию, химеотерапию, корпускулярную терапию, фокусированный ультразвук высокой интенсивности, абляцию или их комбинации.
8. Имитатор по любому из пп.1-4, в котором информация об объекте или субъекте включает в себя данные изображения, сформированные из данных, полученных до лечения.
9. Имитатор по любому из пп.1-4, в котором информация об объекте или субъекте включает в себя одно или более из гистологических данных, медико-санитарной информации о пациенте, истории болезни, генетики, результатов лабораторных исследований или патологической информации.
10. Имитатор по любому из пп.1-4, в котором по меньшей мере одно из модели, прогноза или параметрической карты формируется компьютерным моделированием.
11. Терапевтическая система, содержащая:
имитатор (124) реакции на лечение, который формирует параметрическую карту, которая включает в себя количественную информацию, указывающую на то, каким образом первая структура объекта или субъекта вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели объекта или субъекта и плана терапевтического лечения для объекта или субъекта; и
систему (126) контроля лечения, которая осуществляет апертурную коррекцию данных изображения, сформированных из данных, полученных после лечения, на основании параметрической карты.
12. Терапевтическая система по п.11, в которой данные изображения формируются из сканирования с формированием функционального изображения.
13. Терапевтическая система по п.11, в которой данные изображения включают в себя информацию, указывающую на накопление изотопного индикатора первой структурой и по меньшей мере одной другой структурой объекта или субъекта.
14. Терапевтическая система по п.13, в которой изотопный индикатор является одним из фтордезоксиглюкозы, фтортимидина, фтортилтирозина, фтормизонидазола и фторазомицинарабинофуранозида.
15. Терапевтическая система по п.11, в которой система (126) контроля лечения включает в себя:
процессор (208) данных изображения, который обрабатывает данные изображения, чтобы формировать количественную информацию о двух или более структурах, принимающих лечение, при этом одна из двух или более подвергнутых лечению структур включает в себя первую структуру; и
апертурный корректор (210) данных изображения, который осуществляет апертурную коррекцию второй структуры из двух или более структур в данных изображения вычитанием количественной информации о первой структуре из данных изображения.
16. Терапевтическая система по любому из пп.11-14, в которой имитатор (124) реакции на лечение включает в себя:
моделирующее устройство (202), которое формирует модель на основании данных изображения, сформированных из данных, полученных до лечения, и объекта или субъекта;
прогнозирующее устройство (204), которое формирует прогноз, указывающий на то, каким образом первая структура вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели и плана терапевтического лечения; и
генератор (206) параметрической карты, который формирует параметрическую карту на основании прогноза.
17. Терапевтическая система по п.16, в которой по меньшей мере одно из модели, прогноза или параметрической карты формируется посредством компьютерного моделирования.
18. Терапевтическая система по любому из пп.11-14, в которой имитатор (124) реакции на лечение формирует параметрическую карту на основании одного или более из гистологических данных, медико-санитарной информации о пациенте, истории болезни, генетики, результатов лабораторных исследований или патологической информации.
19. Способ, содержащий этапы при которых:
формируют модель, указывающую на первую структуру объекта или субъекта, на основании данных изображения, указывающих на структуру, сформированную из данных, полученных до лечения;
формируют прогноз, указывающий на то, каким образом первая структура вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели и плана терапевтического лечения; и
формируют параметрическую карту, которая включает в себя количественную информацию о накоплении изотопного индикатора первой структурой на основании прогноза.
20. Способ по п.19, дополнительно заключающийся в том, что:
формируют количественную информацию о двух или более подвергнутых лечению структурах, при этом, одна из двух или более подвергнутых лечению структур включает в себя первую структуру, на основании данных изображения, сформированных из процедуры формирования изображения, выполненной после лечения; и
осуществляют апертурную коррекцию второй структуры из двух или более подвергнутых лечению структур в данных изображения на основании количественной информации о первой структуре.
21. Способ по п.19, дополнительно заключающийся в том, что:
подавляют количественную информацию о первой структуре в данных изображения.
22. Способ по п.19, в котором данные изображения включают в себя информацию, указывающую на накопление изотопного индикатора.
23. Способ, содержащий этапы при которых:
имитируют первую реакцию целевой ткани на лечение;
имитируют вторую реакцию образцовой ткани на лечение;
осуществляют лечение целевой ткани и образцовой ткани;
определяют третью реакцию целевой ткани на лечение;
определяют четвертую реакцию образцовой ткани на лечение; и
нормализуют третью реакцию на основании четвертой реакции.
24. Способ по п.23, в котором образцовая ткань заключает в себе такие же свойства накопления изотопного индикатора, как целевая ткань.
25. Способ по любому из пп.23-24, в котором первая и вторая ткань подвергаются лечению одним из по существу подобной дозы облучения или фракционирования.
26. Способ по любому из пп.23-24, в котором третья и четвертая реакция определяются на основании функционального сканирования, выполненного после лечения.
27. Способ определения эффективности терапии, содержащей этапы при которых:
получают информацию перед лечением;
разрабатывают модель вероятного воздействия терапии на основании информации перед лечением;
получают функциональные данные изображения после лечения; и
сравнивают функциональное изображение после лечения с моделью, чтобы определить эффективность терапии.
28. Способ по п.27, дополнительно содержащий этап при котором отображают информацию, указывающую на сравнение.
29. Способ по п.28, в котором информация представлена в виде наложения изображения.
30. Способ по любому из пп.27-29, в котором лечение является одной из лучевой, корпускулярной, фокусированной ультразвуковой высокой интенсивности, химической или ампутационной терапии.
31. Система, содержащая:
компонент (502) обработки, который обрабатывает данные пациента, соответствующие пациенту;
селектор (504) предполагаемых параметров, который выбирает предполагаемый набор параметров моделирования для определяющего лечение компьютерного моделирования для пациента на основании обработанных данных;
имитатор (506) состояния пациента, который выполняет определяющее состояние пациента компьютерное моделирование для пациента с использованием предполагаемого набора параметров и вырабатывает первый сигнал, указывающий на прогнозированное состояние пациента, на основании указанного моделирования; и
компонент (510) принятия решений, который вырабатывает второй сигнал, указывающий, пригоден ли предполагаемый набор параметров для пациента, на основании прогнозированного состояния и известного состояния пациента.
32. Система по п.31, в которой предполагаемый набор включает в себя известные специфичные пациенту параметры моделирования, соответствующие по меньшей мере одному другому пациенту.
33. Система по любому из пп.31-32, в которой предполагаемый набор включает в себя определенные компьютерным моделированием специфичные пациенту граничные и начальные условия, соответствующие по меньшей мере одному другому пациенту.
34. Система по п.33, в которой предполагаемый набор включает в себя определенную компьютерным моделированием информацию о реакции на лечение, соответствующую по меньшей мере одному другому пациенту.
35. Система по любому из пп.31-32, в которой предполагаемый набор получается из клинических исследований пациентов.
36. Система по любому из пп.31-32, в которой предполагаемый набор получается из репозитория информации о пациентах.
37. Система по любому из пп.31-32, дополнительно включающая в себя анализатор (508), который анализирует первый сигнал, при этом, компонент (510) принятия решений вырабатывает второй сигнал на основании результатов анализа.
38. Система по п.37, в которой анализ включает в себя сравнение прогнозированного состояния пациента и известного состояния пациента.
39. Система по любому из пп.31-32, в которой данные пациента включают в себя данные с формированием изображения и без формирования изображения.
40. Система по любому из пп.31-32, дополнительно включающая в себя устройство (600) определения лечения, которое выполняет компьютерное моделирование лечения для прогнозирования реакции на лечение на основании, по меньшей мере частично, предполагаемого набора параметров.
41. Система по п.40, в которой устройство (600) определения лечения включает в себя селектор (602) лечения, который выбирает тип лечения компьютерного моделирования на основании известного состояния пациента.
42. Система по п.39, в которой устройство (600) определения лечения включает в себя имитатор (604) лечения, который представляет информацию моделирования лечения.
43. Способ, состоящий в том, что:
выбирают набор параметров на основании обработанных данных пациента для первого пациента, при этом, набор параметров соответствует другому пациенту; и
выполняют первое компьютерное моделирование на основании набора параметров, при этом, результаты моделирования прогнозируют состояние первого пациента.
44. Способ по п.43, дополнительно заключающийся в том, что применяют набор параметров для выполнения второго компьютерного моделирования на основании набора параметров, когда прогнозированное состояние представляет известное состояние первого пациента.
45. Способ по п.44, в котором второе компьютерное моделирование прогнозирует реакцию на лечение первого пациента.
46. Способ по любому из пп.44-45, дополнительно заключающийся в том, что:
сравнивают значение разницы между первым значением, указывающим на прогнозированное состояние, и вторым значением, указывающим на известное состояние, с предопределенным пороговым значением; и
применяют набор параметров для выполнения второго компьютерного моделирования, когда разность является меньшей, чем пороговое значение.
47. Способ по любому из пп.44-45, дополнительно заключающийся в том, что:
вырабатывают метрику подобия, указывающую на подобие между прогнозированным состоянием и известным состоянием;
сравнивают метрику подобия с предопределенным пороговым значением; и
применяют набор параметров для выполнения второго компьютерного моделирования, когда метрика подобия превышает пороговое значение.
48. Способ по любому из пп.43-44, в котором набор параметров включает в себя известные граничные и начальные условия, а также параметры после лечения, соответствующие другому пациенту.
49. Способ, состоящий в том, что:
выполняют компьютерное моделирование лечения для пациента на основании набора специфичных пациенту параметров для пациента, которые определены благодаря компьютерному моделированию параметров, в котором набор специфичных пациенту параметров изначально неизвестен и определяется на основании известных параметров и состояний другого пациента.
50. Система для идентификации по меньшей мере одного предполагаемого плана лечения облучением, содержащая:
репозиторий (906) данных, который включает в себя планы лечения облучением для леченных ранее пациентов и связанную информацию о леченных ранее пациентах;
механизм (908) поиска плана лечения, который отыскивает в репозитории (906) данных планы лечения облучением на основании информации о пациенте, который должен лечиться, и формирует результаты поиска; и
идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением, который идентифицирует по меньшей мере один из плана лечения облучением в результатах поиска на основании подобия между информацией о пациенте, который должен лечиться, и соответствующей информацией о ранее леченном пациенте.
51. Система по п.50, дополнительно включающая в себя преобразователь, который преобразует идентифицированный план лечения облучением в план лечения облучением для пациента, который должен лечиться, на основании по меньшей мере одного из деформируемого совмещения изображений, сопоставления с образцом или сопоставления параметров.
52. Система по любому из пп.50-51, в которой информация включает в себя данные изображения, а идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением идентифицирует по меньшей мере один из плана лечения облучением на основании подобия между данными изображения.
53. Система по п.52, в которой идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением идентифицирует по меньшей мере один из плана лечения облучением на основании подобия между размерами соответствующих анатомических структур в данных изображения.
54. Система по любому из пп.50-51, в которой информация включает в себя характеристики опухоли, а идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением идентифицирует по меньшей мере один из плана лечения облучением на основании подобия между характеристиками опухоли.
55. Система по любому из пп.50-51, в которой информация включает в себя данные, которые представляют изменчивость ткани по разным местам поражения заболиванием.
56. Система по любому из пп.50-51, в которой информация включает в себя данные, которые представляют варианты планов лечения среди источников лечения.
57. Система по любому из пп.50-51, в которой информация включает в себя данные, которые представляют демографические варианты пациентов.
58. Система по любому из пп.50-51, в которой механизм (908) поиска плана лечения применяет фильтр (910) к репозиторию (906) данных для выбора подмножества планов лечения облучением на основании информации о пациенте, который должен лечиться.
59. Система по п.58, в которой фильтр (910) идентифицирует по меньшей мере одно из интересующих характеристик опухоли или интересующих демографических показателей пациентов.
60. Система по любому из пп.50-51, в которой идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением идентифицирует по меньшей мере один из плана лечения облучением на основании совмещения изображений между соответствующими интересующими областями в сегментированных изображениях для пациента, который должен лечиться, и леченного ранее пациента.
61. Система по любому из пп.50-51, в которой идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением идентифицирует по меньшей мере один из плана лечения облучением, соответствующий максимуму степени подобия между информацией.
62. Система по любому из пп.50-51, в которой один из по меньшей мере одного плана лечения облучением выбирается в качестве плана лечения облучением для пациента, который должен лечиться.
63. Система по п.62, в которой выбранный план включает в себя один или более из некоторого количества пучков, углов расхождения пучка, дозиметрического предписания и целевых функций дозы.
64. Компьютерная система для идентификации по меньшей мере одного предполагаемого плана лечения облучением для клиента (904, 1102) планирования лечения облучением, содержащая:
репозиторий (906) данных объявленных действительными планов лечения облучением и связанных признаков пациентов;
механизм (908) поиска плана лечения, который осуществляет поиск по репозиторию (906) данных на основании одного или более интересующих признаков пациента, поданных клиентом (904, 1102); и
идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением, который идентифицирует план лечения облучением на основании одного или более поданных интересующих признаков пациента, при этом план лечения облучением выдается на клиента (904, 1102).
65. Система по п.64, дополнительно включающая в себя преобразователь, который преобразует идентифицированный план лечения облучением в план лечения облучением для пациента, который должен лечиться, на основании по меньшей мере одного из деформируемого совмещения изображений, сопоставления с образцом или сопоставления параметров.
66. Система по любому из пп.64-65, при этом компьютерная система является основанной на подписке службой, а клиент (904, 1102) является системой (904) планирования лечения облучением.
67. Система по любому из пп.64-65, в которой один или более признаков пациента включают в себя тип лечения, в том числе, одно из лучевой терапии, химеотерапии, корпускулярной терапии, фокусированного ультразвука высокой интенсивности (HIFU), абляции или направляемой по изображению лучевой терапии.
68. Система по любому из пп.64-65, в которой план лечения облучением выдается на клиента (904, 1102), включает в себя один или более из некоторого количества пучков, углов расхождения пучка, дозиметрического предписания и целевых функций дозы.
69. Система по любому из пп.64-65, в которой идентификатор (912) предполагаемого плана лечения облучением идентифицирует план лечения облучением на основании подобия между признаками в репозитории (906) данных и признаками, поданными клиентом (904, 1102).
70. Реализуемый компьютером способ, состоящий в том, что:
получают первые данные изображения первой связанной с пациентом и опухолью информацией для первого пациента;
идентифицируют план лечения для лечения опухоли у первого пациента на основании сопоставления характеристик первого пациента из первых данных изображения с соответствующими характеристиками леченного ранее пациента из вторых данных изображения, при этом план лечения выбирается из репозитория (906) объявленных действительными планов лечения; и
выбирают план лечения облучения, используемый для лечения леченного ранее пациента, чтобы лечить первого пациента, на основании сопоставления.
71. Реализуемый компьютером способ по п.70, дополнительно состоящий в том, что формируют новый план лечения на основании параметров выбранного плана.
72. Реализуемый компьютером способ по п.71, дополнительно состоящий в том, что добавляют новый план лечения в репозиторий (906).
73. Реализуемый компьютером способ по любому из пп.70-72, дополнительно состоящий в том, что:
выбирают по меньшей мере один дополнительный план лечения облучением; и
формируют множество новых планов лечения на основании параметров выбранных планов.
74. Реализуемый компьютером способ по п.73, дополнительно состоящий в том, что представляют новые планы лечения для выбора пользователем.
75. Реализуемый компьютером способ, состоящий в том, что:
принимают запрос на основанном на подписке сервере (1104) на предполагаемый план лечения облучением из клиентской системы (904, 1102) лечения облучением, подписывающейся на основанный на подписке сервер (1104), через компьютерную сеть (1106),
идентифицируют план лечения, удовлетворяющий запрос, на основании информации, предоставленной с запросом; и
выдают идентифицированный план лечения облучением в клиентскую систему (904, 1102) лечения облучением через компьютерную сеть (1106).
76. Реализуемый компьютером способ по п.75, дополнительно включающий в себя преобразование идентифицированного плана лечения облучением в план лечения облучением для пациента, который должен лечиться.
77. Реализуемый компьютером способ по п.76, в котором преобразование идентифицированного плана лечения облучением включает в себя преобразование идентифицированного плана лечения облучением на основании по меньшей мере одного из совмещения деформируемого изображения, сопоставления с образцом или сопоставления параметров.
78. Способ, содержащий этапы при которых: идентифицируют предполагаемый план лечения для лечения опухоли у первого пациента на основании сопоставления характеристик первого пациента с соответствующими характеристиками леченного ранее пациента, при этом, предполагаемый план лечения выбирается из репозитория (906) объявленных действительными планов лечения для леченных ранее пациентов.
79. Способ по п.78, дополнительно состоящий в том, что преобразуют параметры идентифицированного предполагаемого плана лечения в план лечения для первого пациента.
80. Способ по любому из пп.78-79, дополнительно состоящий в том, что выполняют компьютерное моделирование на основании идентифицированного предполагаемого плана лечения для прогнозирования реакции на лечение первого пациента в отношении идентифицированного предполагаемого плана лечения.
81. Способ по любому из пп.78-79, дополнительно состоящий в том, что выполняют компьютерное моделирование на основании идентифицированного предполагаемого плана лечения для прогнозирования текущего состояния первого пациента.
82. Способ по любому из пп.78-79, в котором по меньшей мере один из объявленных действительными планов в репозитории (906) определяется благодаря компьютерному моделированию параметров.
83. Способ по любому из пп.78-79, в котором идентифицированный предполагаемый план лечения идентифицируется благодаря компьютерному моделированию.
84. Способ по любому из пп.78-79, дополнительно состоящий в том, что
формируют модель, указывающую на первую структуру первого пациента; и
формируют прогноз, указывающий на то, каким образом первая структура вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели и идентифицированного предполагаемого плана лечения.
85. Способ по п.84, дополнительно состоящий в том, что:
получают данные после лечения; и
определяют эффективность лечения на основании сравнения между данными после лечения и прогнозом.
86. Способ по любому из пп.78-79, дополнительно состоящий в том, что
формируют параметрическую карту, которая включает в себя количественную информацию, указывающую на то, каким образом первая структура вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели структуры и идентифицированного предполагаемого плана лечения.
87. Способ по п.86, дополнительно состоящий в том, что осуществляют коррекцию данных изображения первой структуры на основании параметрической карты.