Hiroki

地方の病院の医学物理士。 工学研究科修了→中小企業に8年半→病院の施設課→放射線治療品質管理15年以上(途中脳卒中で右麻痺+失語)。博士(保健学)。個人的な思いを書きます🤲 https://hiroki4papers.blogspot.com/?m=1

Hiroki

地方の病院の医学物理士。 工学研究科修了→中小企業に8年半→病院の施設課→放射線治療品質管理15年以上(途中脳卒中で右麻痺+失語)。博士(保健学)。個人的な思いを書きます🤲 https://hiroki4papers.blogspot.com/?m=1

最近の記事

QUALITY & SAFETY RESOURCES Work Group on the Implementation of TG-100 - Failure Modes and Effects Analysis (FMEA)を見て

※ 「TG-100を読んでみたきっかけ」は、「TG-100を読んで 総目次」をご参照してみてください。(*- -)(*_ _)ペコリ はじめにMedical Physics for World Benefit(MPWB)さんの「リスクベースの品質管理(AAPM TG-100の概要)」(Youtubeの再生画面下部の歯車マーク(設定)→字幕→自動翻訳(英語から日本語)」で日本語の字幕で表示され、英語で見るよりも理解しやすいかなと思います。)というWEB講演を見て「これは論文よ

    • 「QUALITY & SAFETY RESOURCES Work Group on the Implementation of TG-100 - Implementation Guide Process Maps Guide」を見て

      はじめにTwitterでMedical Physics for World Benefit(MPWB)さんが「リスクベースの品質管理(AAPM TG-100の概要)」というWEB講演をされるというので、初めて参加してみました。(たぶん無料) その講演で、QUALITY & SAFETY RESOURCES Work Group on the Implementation of TG-100 - Implementation GuideとMPWBのYoutubeを紹介されてい

      • 「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~4. 品質および安全性~

        「TG-100 日本語訳を読んで」の総目次はこちら ↓ はじめに ~第4章~第2, 3章に引き続いて「第4章」を読んでみたいと思います。 まずは、引用の記述の仕方を説明いたします。 TG-100 日本語訳からの引用は、 ChatGPTの要約分の場合は、 という風に記述しております。 感想 ~4. 品質および安全性: 概要~4.A. 品質 このレポートでの言葉の定義ですね。 4.B. 品質マネジメント: 構成要素,機能,およびツール 上から4番目の項目(●)に

        • 「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~第2, 3章~

          「TG-100 日本語訳を読んで」の総目次はこちら ↓ はじめに ~第2, 3章~第1章に引き続いて「第2, 3章」を読んでみたいと思います。 まずは、引用の記述の仕方を説明いたします。 TG-100 日本語訳からの引用は、 ChatGPTの要約分の場合は、 という風に記述しております。 感想 ~2. レポートの担当と範囲~プロセスにおけるエラーが多かったということですね。対策は難しいということでしょうか? 第3章から第9章までの説明ですね。 感想 ~3. 放

        • QUALITY & SAFETY RESOURCES Work Group on the Implementation of TG-100 - Failure Modes and Effects Analysis (FMEA)を見て

        • 「QUALITY & SAFETY RESOURCES Work Group on the Implementation of TG-100 - Implementation Guide Process Maps Guide」を見て

        • 「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~4. 品質および安全性~

        • 「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~第2, 3章~

          「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~1. 序論~

          「TG-100  日本語訳を読んで」の総目次はこちら ↓ はじめに ~1. 序論~今回は「1. 序論」を読んでみたいと思います。 まずは、引用の記述の仕方を説明いたします。 TG-100 日本語訳からの引用は、 ChatGPTの要約分の場合は、 という風に記述してみました。 感想 ~1. 序論~1. 読者および監督官庁向けTG-100レポート使用のガイド 工数削減というような用途で使ってはダメ、と聞いたことがあります。 1.A.1. 放射線治療の品質マネジメン

          「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~1. 序論~

          「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~総目次~

          この「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用」(以下TG-100)は、文書量が多く(140ページ)理解するのに結構大変なので、実験的に下記のようにやってみたいと思います。 まずはChatGPTで要約する(間違いを起こすなーと願いながら。。。) つぎに、全体が見えたら総目次を作成する(このNote文書) 読んだところの感想を述べる 「読んだところの感想」のリンクを、総目次に追記する 3~4をくり返す T

          「米国医学物理学会 タスクグループ 100 レポート 放射線治療の品質マネジメントへのリスク解析法の適用 日本語訳」を読んで ~総目次~

          Report of AAPM Task Group 155: Megavoltage photon beam dosimetry in small fields and non-equilibrium conditions を読んで

          URLDOI: 10.1002/mp.15030 読んでみたきっかけ「MPPG5.bを読んで」の参考文献として、AAPM Task Group 155(TG-155)が挙げられていたので、「非常に重要なことを書いてあるぞ」と思い読んでみました。 論文の要旨先進治療のSmall field線量測定には課題があり、それは線量測定精度に影響します。これらの問題に対し、IAEAとAAPMがガイドラインを提供し、AAPMのタスクグループ155(TG-155)は最善の実践を提案してい

          Report of AAPM Task Group 155: Megavoltage photon beam dosimetry in small fields and non-equilibrium conditions を読んで

          AAPM MEDICAL PHYSICS PRACTICE GUIDELINE 5.b: Commissioning and QA of treatment planning dose calculations—Megavoltage photon and electron beams を読んで

          URLhttps://doi.org/10.1002/acm2.13641 読んでみたきっかけ私の勤めている病院でリニアックの更新が本格的に始まると上司から聞いています。その前に、具体的な最新のガイドラインでコミッショニング要件を考えておかないとやばい、と思ったから読んでみました。 読んだ後の感想 業務に直結した内容だったので「興味があって読む」のとは違い、一語一句(言い過ぎか?)丁寧に読むと結構しんどいなと思いました。 論文の要旨治療計画システム(TPS)は、外部ビ

          AAPM MEDICAL PHYSICS PRACTICE GUIDELINE 5.b: Commissioning and QA of treatment planning dose calculations—Megavoltage photon and electron beams を読んで

          Pylinac のドキュメントを読んで(実践2例)

          URLhttps://pylinac.readthedocs.io/en/release-3.0/ 読んでみたきっかけ去年、WEBセミナーにて開催された ”実践的放射線治療人材育成セミナー” で、ちょこっとpylinacの話を聞いたような気がします。それで、Githubにてpylinac を見つけました。ドキュメントの最初の1行から「Pylinac は、Python プログラマーに TG-142 品質保証 (QA) ツールを提供します。」と書いてあったので、興味を持ちやって

          Pylinac のドキュメントを読んで(実践2例)

          Combining automatic plan integrity check (APIC) with standard plan document and checklist method to reduce errors in treatment planning を読んで

          URL https://doi.org/10.1002/acm2.12981 読んでみたきっかけ 放射線治療計画プログラム搭載スクリプト機能の安全利⽤に関するガイドライン  の参考文献として知りました。 放射線治療業務の「ヒューマンエラーの低減」に興味があり読んでみました。 論文の要旨 治療計画プロセスにおけるエラーの削減を目的とした3つの方法を検証しました。APIC(自動計画完全性チェック)、標準計画文書化、およびチェックリスト法です。APICの導入後、エラーの総数と深

          Combining automatic plan integrity check (APIC) with standard plan document and checklist method to reduce errors in treatment planning を読んで

          ”AAPM Task Group 329: Reference dose specification for dose calculations: Dose-to-water or dose-to-muscle?“を読んで

          URL AAPM Task Group 329: Reference dose specification for dose calculations: Dose-to-water or dose-to-muscle? https://doi.org/10.1002/mp.13995 読んでみたきっかけ “水による吸収線量(放射線の熱量みたいな感じ、J/kg)=患者さんの線量、でいいの?”ということですね。 コンピュータの性能が飛躍的にUPした現状では、もっと正確に計算

          ”AAPM Task Group 329: Reference dose specification for dose calculations: Dose-to-water or dose-to-muscle?“を読んで

          自己紹介

          はじめまして。医学物理士をやっているHirokiです。 唐突ですが、まずは私の気になった論文を読んでみて感想を書こうかなと思っています。 ※ 以前書いていたブログです。 モチベーション 放射線治療は日々技術的に進歩を続けており、10年先どんな技術が進歩しているのか読めない状態だと思います。EPID、kV imager、CBCT、呼吸追尾、MRI linac、粒子線、など、この15年でも色々と技術的・経済的に進化してきました。今後もより一層の技術革新すると思いますので、私

          自己紹介

          “Clinical experience in the use of 3D printing as a rapid replacement of traditional radiation therapy immobilization materials”を読んで

          “Clinical experience in the use of 3D printing as a rapid replacement of traditional radiation therapy immobilization materials”を読んでみました。 URL https://doi.org/10.1002/acm2.14008 気になったこと 3Dプリンティングが放射線治療の固定具においてどんな風に役に立つのか興味があり読んでみようと思いました

          “Clinical experience in the use of 3D printing as a rapid replacement of traditional radiation therapy immobilization materials”を読んで

          「A comparative study of deep learning-based knowledge-based planning methods for 3D dose distribution prediction of head and neck」を読んで

          URL https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/acm2.14015 読んでみたきっかけ 線量分布を予測する深層学習を使用した 知識ベース計画(KBP)アルゴリズムがGithub(https://github.com/ababier/open-kbp)にあり、open sourceで使用可能であることは知っていたんですけど、それについて書かれた論文を読んでも理解できなかったので、open-kbpを使い成果が出た論

          「A comparative study of deep learning-based knowledge-based planning methods for 3D dose distribution prediction of head and neck」を読んで

          「ImageBind: Holistic AI learning across six modalities」を読んで

          気になったこと 5/10 Superpower Dailyのメールに以下のことが書いてありました。医学物理とは関係ないかもしれないんですけど面白そうなので読んでみました。 URL https://ai.facebook.com/blog/imagebind-six-modalities-binding-ai/ 要旨 ImageBind の紹介: 6 つのモダリティからのデータを一度にバインドできる最初の AI モデル。この画期的な進歩により、機械はさまざまな感覚から

          「ImageBind: Holistic AI learning across six modalities」を読んで