PracaRelacje InwestorskieCOVID-19
  1. Siemens Healthineers Polska
  2. Diagnostyka obrazowa
  3. Imaging for Radiation Therapy
  4. Computed Tomography for Radiation Therapy
  5. SOMATOM go.Sim
SOMATOM go.Sim

SOMATOM go.SimNowy wymiar symulacji

SOMATOM go.Sim1 to bardzo elastyczny, intuicyjny aparat TK do symulacji. Dzięki w pełni zintegrowanemu sprzętowi i oprogramowaniu dostosowanemu do konkretnych wymogów, zwiększa pewność i zmniejsza prawdopodobieństwo wystąpienia błędów. Ponadto wykorzystuje również zaawansowane algorytmy, oparte na sztucznej inteligencji, automatyczne konturowanie (OAR) oraz doskonały kontrast tkanek miękkich, dzięki czemu zmniejsza docelowe marginesy. Ponadto został zaprojektowany, aby dbać zarówno o pacjentów, jak i użytkowników - dzięki kojącemu otoczeniu, prostej koncepcji obsługi oraz pojedynczej umowie serwisowej.

SOMATOM go.Sim1 może zwiększyć wydajność personelu oraz zoptymalizować działania kliniczne. Pomaga szybciej uzyskiwać pełny obraz, co oznacza, że lekarz spędza mniej czasu nad symulacją TK i poświęca go pacjentom.

Cechy i korzyści

    Zastosowanie kliniczne

    Ponowne odkrywanie symulacji TK z SOMATOM go.Sim1 bardzo elastycznym, intuicyjnym aparatem TK do symulacji, który został zaprojektowany we współpracy z ponad 300 specjalistami od radioterapii - onkologami radioterapeutami, fizykami medycznymi, dozymetrystami, technologami radioterapii oraz osobami podejmującymi decyzje w zakresie finansów - abyśmy mogli uzyskać wgląd w wasz świat. Efektem jest przełomowe podejście do symulacji TK. Zapewni ono lekarzowi wszystko, czego potrzeba, aby osiągnąć ostateczny punkt wyjścia dla optymalnego planowania radioterapii i pomoże mu osiągnąć najlepsze wyniki leczenia z możliwych.

    Bądź pewny podczas symulacji

    The challenges in CT Simulation.

    60% wszystkich zdarzeń podczas radioterapii spowodowane jest błędami ludzkimi

    które są konsekwencją ręcznej obsługi i wymiany danych5

    • Do przeprowadzenia skutecznej symulacji TK niezbędny jest skuteczny i bezpieczny przepływ pracy.
    • Stosowane obecnie procesy sprawiają, że użytkownicy muszą w tym samym czasie korzystać z wielu sprzętów i oprogramowania do nich.

     

    Streamlined workflows reduce sources of errors

    Brak integracji prowadzi do błędów i niepewności w symulacji TK.

    Our solution: Go for a trendsetting mobile workflow

    Integracja jest kluczowym czynnikiem, pozwalającym na uniknięcie błędów podczas symulacji TK

    SOMATOM go.Sim1 oferuje w pełni zintegrowany sprzęt i oprogramowanie dostosowane do konkretnych wymogów. Gwarantuje niezrównaną elastyczność w obsłudze oraz intuicyjny interfejs.

    Workflowwith fully integrated hardware and software tailored specifically to your requirements

    Dzięki takiemu przepływowi pracy lekarz ma pewność podczas symulacji: jest ona szybka i łatwa i daje możliwość uzyskania powtarzalnych, niezależnych od użytkownika wyników.

    Be certain with a new patient-marking solution thanks to the mobile workflow
    Zyskaj pewność wraz z nowym rozwiązaniem do znakowania pacjentów dzięki mobilnemu przepływowi pracy

    Twoje korzyści

    • Bezproblemowy przebieg procesów, które są mniej podatne na błędy dzięki nowemu, mobilnemu przepływowi pracy
    • Zoptymalizowane zapewnienie jakości pracy lasera dzięki w pełni zintegrowanemu laserowi Direct Laser
    • Intuicyjna i prowadzona symulacja TK dzięki technologiom GO

     

    Uzyskaj precyzję w obrazowaniu konturów

    High-quality patient modeling for the tumor and surrounding organs is essential
    Dzięki uprzejmości Hospital Del Mar, Hiszpania

    Niewystarczające perspektywy dokładnego obrazowania konturów utrudniają pewne planowanie terapii

    • Nowoczesne techniki leczenia wymagają precyzyjnego planowania
    • Symulacja TK musi stale zapewniać wysokiej jakości modele pacjentów, ich nowotworów i sąsiadujących narządów
    • Jednak często dane dostarczone na potrzeby obrazowania konturów nie są wystarczająco precyzyjne

     

    Contouring is the main cause of variability

    Tworzenie konturów jest główną przyczyną zmienności w planowaniu radioterapii.7

    Uzyskaj precyzję w obrazowaniu konturów narządów krytycznych OAR

    Suboptimal image quality leads to suboptimal autocontouring
    Dzięki uprzejmości Hospital Del Mar, Hiszpania

    Specjaliści muszą poświęcać czas na ręczne poprawianie automatycznie odwzorowanych konturów

    • Jakość automatycznego obrazowania konturów zależy od jakości obrazów TK.
    • Niewystarczająca jakość obrazu (spowodowana przez artefakt pochodzenia metalicznego, powstałe w wyniku słabego kontrastu tkanki miękkiej itp.) prowadzi do niewystarczającej jakości automatycznego zobrazowania konturów7,8

     

    OAR contouring is very time-consuming

    W najgorszym przypadku specjaliści w dziedzinie radioterapii onkologicznej muszą ponownie w całości, odręcznie wykonać konturowanie narządów krytycznych (OAR).

    Dzięki uprzejmości oddziału radiologii, Hospital Particular de
    Viana do Castelo, Viana do Castelo, Portugalia.

    Precyzyjne kontury OAR generowane bezpośrednio w symulatorze z DirectORGANS4

    SOMATOM go.Sim1 wykorzystuje oparte na działaniu sztucznej inteligencji automatyczne obrazowanie konturów OAR, które automatyzuje i ujednolica kluczowe etapy na ścieżce symulacji TK. Informacje wysokiej jakości są pozyskiwane bezpośrednio jako dane gotowe na TPS - Treatment Planning System (System Planowania Leczenia).

    Different image requirements for CT simulation
    Dzięki uprzejmości Oddziału radiologii, Hospital Particular de Viana do Castelo, Viana do Castelo, Portugalia.

    Algorytm automatycznego obrazowania konturów konkretnego rodzaju obrazu, aby wykonać konturowanie

    DirectORGANS4 optymalizuje obrazy pod kątem algorytmu.
    Umożliwia to spójne konturowanie narządów krytycznych napędzane sztuczną inteligencją.

    AI Siemens Healthineers

    DirectORGANS4 to rewolucyjne rozwiązanie do konturowania zagrożonych narządów oparte na działaniu sztucznej inteligencji. Redukuje ono nieuzasadnione różnice dzięki wysokiej jakości konturom, które zbliżają się do poziomu konturów opartych na konsensusie.

    Twoje korzyści

    • Konturowanie narządów krytycznych odbywa się bezpośrednio w systemie, nie ma potrzeby interakcji ręcznych
    • Zoptymalizowane obrazy zaprojektowane na potrzeby algorytmu procesu deep learning
    • Wysokiej jakości kontury, które zbliżają się do poziomu konturów opartych na konsensusie.
    1/2
    DirectORGANS
    Dzięki uprzejmości Leopoldina Krankenhaus, Schweinfurt, Niemcy
    DirectORGANS
    DirectORGANS
    1/2

    Zyskaj precyzję w konturowaniu nowotworu

    Potężne połączenie trzech innowacyjnych rozwiązań gwarantuje pewną wizualizację nowotworu, precyzyjne konturowanie i bezpośredni przepływ pracy podczas procedury 4D: iMAR4 redukuje artefakty parametry skanowania, DirectDensity3,4 odblokowuje optymalne ustawienia kV dzięki pojedynczej krzywej kalibracyjnej, a zarządzanie ruchami podczas oddychania2 optymalizuje parametry skanowania w oparciu o oddech pacjenta.

    Twoje korzyści

    • Pewna wizualizacja nowotworu dzięki funkcji iMAR, która automatycznie redukuje artefakty pochodzenia metalicznego4
    • Uzyskanie precyzyjnych konturów docelowych z optymalnym obrazowaniem kV i pojedynczą krzywą kalibracyjną dzięki funkcji DirectDensity3,4
    • Prosty przepływ pracy w procedurze 4D dzięki kompleksowemu zarządzaniu ruchami układu oddechowego4

     

    DirectDensity3,4 odblokowuje szerszy zakres napięcia lampy w skanerach TK, aby uzyskać lepszą jakość obrazów, utrzymując podobną dokładność dozymetryczną.10
    Dr Tianyu Zhao
    Doktor habilitowany w dziedzinie Radioterapii Onkologicznej, Washington University School of Medicine, Wydział Radioterapii Onkologicznej, St. Louis, MO, USA

    Dbaj o pacjentów i użytkowników

    Patients in the waiting area

    Niespokojni pacjenci i technicy pod presją czasu mogą spowodować uzyskanie nieoptymalnych wyników

    • Stosowana obecnie symulacja TK może powodować lęk u pacjentów i napięcie u techników
    • Technicy muszą spędzać dużą ilość czasu poza pokojem badań
    • Zainstalowanie i utrzymywanie systemu pochodzącego od różnych dostawców jest skomplikowane i czasochłonne

     

    CT simulation can create anxiety for patients and pressure for operators

    49% pacjentów odczuwa stres i lęk.11

    Jeśli technicy działają pod mniejszą presją czasu, mogą poświęcić więcej czasu na opiekę nad pacjentami i uzyskają wysokiej jakości wyniki. Jeśli pacjenci czują się swobodnie, proces symulacji TK będzie bardziej skuteczny.

    Improved patient experience through patient-centric design

    Zwiększ komfort pacjenta dzięki konstrukcji, która jest przyjazna dla pacjenta

    • Pełna swoboda tego, w jaki sposób oraz gdzie konfigurowana jest symulacja oraz więcej czasu dla pacjentów dzięki mobilnemu przepływowi pracy
    • Kojące otoczenie dla pacjentów dzięki łagodnemu oświetleniu
    •  Większy komfort dla pacjentów dzięki dużemu, 85 centymetrowemu gantry

     

    User interface with a shorter learning curve

    Korzyści płynące z krótszej krzywej uczenia się i łatwiejszego zarządzania dostawcami

    • Jeden rewolucyjny interfejs użytkownika
    • Jedno centrum obsługi telefonicznej
    • Jeden przegląd
    • Jeden kontakt z serwisem 
    • Jedna sesja szkoleniowa

     

    Solutions that care for patients

    SOMATOM go.Sim1 stwarza komfortowe i kojące otoczenie dla pacjentów i umożliwia personelowi spędzanie większej ilości czasu z pacjentami.

    Specyfikacje techniczne

    Wielkość gantry

    85 cm

    sFoV

    60 cm

    Warstwy

    32/64

    Pokrycie osi Z

    1,92 cm

    Czas obrotu

    0,354, 0,5, 1,0 s

    Obciążenie stołu

    227/3074 kg (zgodne z TG-66)

    Wymiary systemu

    4 m2/43 ft2 (powierzchnia zajmowana przez gantry i poruszający się blat)

    Minimalne wymagania dotyczące pomieszczenia

    17,3 m2/186,2 ft2

    1
    SOMATOM go.Sim jest w trakcie procedury uzyskania dopuszczenia do obrotu zgodnie z 510(k) FDA i nie jest jeszcze dostępna w obrocie handlowym w Stanach Zjednoczonych.
    2
    wymagane są syngo.via i syngo.via CT CT Dual Energy DirectSPR
    3

    Jak wykazały pomiary przy pomocy fantoma Gammex 467 Tissue Characterization Phantom porównujące [T]standardową rekonstrukcję oraz rekonstrukcję DirectDensity. Wartość obrazu do konwersji względnej gęstości elektronowej/objętościowej na potrzeby standardowej rekonstrukcji oparta była na dwóch liniowych wzorach z indywidualną kalibracją dla każdego napięcia lampy. Dla obrazów DirectDensity, zastosowano pojedynczą konwersję liniową niezależną od napięcia lampy.

    Rekonstrukcja DirectDensity została opracowana wyłącznie na potrzeby planowania radioterapii. Rekonstrukcja DirectDensity nie jest przeznaczona do stosowania w celach diagnostycznych.

    4
    Opcjonalnie.
    5
    Greenwalt J et al. Reducing errors in radiation therapy through electronic safety checklists. Applied Radiation Oncology. 2014: 5–9.
    6
    Opcjonalnie do 4 dodatkowych tabletek.
    7
    Jameson MG et al. A review of methods of analysis in contouring studies for radiation oncology. J Med Imaging Radiation Oncol. 2010; 54(5): 401–10.
    8
    Wu X, Udupa JK, Odhner D, et al. Knowledge-Based Auto Contouring for Radiation Therapy: Challenges in Standardizing Object Definitions, Ground Truth Delineations, Object Quality, and Image Quality. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2017; 99(2): E740.
    9
    Cheung CW, Leung KY, Lam WW, et al. Application of Model-based Iterative Reconstruction in Auto-contouring of Head and Neck Cases. Prezentacja informacji naukowych (plakatu) na: LL-ROS-TH Radiation Oncology and Radiobiology Lunch Hour CME Posters; 29 listopada 2012; Chicago, IL.
    10
    Opisane tu oświadczenia klientów firmy Siemens Healthineers opierają się na wynikach osiągniętych w placówce danego klienta. „Typowy” szpital nie istnieje i jest wiele zmiennych (np. wielkość szpitala, oferta zabiegów, poziom informatyzacji), dlatego też nie ma żadnej gwarancji, że inni klienci osiągną takie same wyniki.
    11
    Kelly E et al, Reduced patient anxiety as a result of radiation therapist‐led psychosocial support: a systematic review, J Med Radiat Sci Sep; 64(3): 220–231 2017.