Eclipse
Inovação contínua. Integração perfeita.
Eclipse
AI Contouring — Embedded in Eclipse
High-quality, deep learning-driven structure delineation directly within your treatment planning workflow.
- Automatically generates contours from CT and MRI images for over 200 anatomical structures — including organs-at-risk, lymph nodes, and brain metastases
- Built on multiple clinical guidelines (RTOG, ESTRO, DAHANCA, and more) for consistent, evidence-based results
- Seamlessly integrated within Eclipse, with no additional hardware, no separate platform, and single‑vendor support
- Validated by leading institutions1,2 worldwide, with auto contouring results on par with expert physicians
Recursos
- Eclipse Brochure
- Eclipse v18.1 Feature Sheet
- Eclipse v18.0 Feature Sheet
- Enhanced Leaf Modeling Feature Sheet
- Plan Checker Feature Sheet
- SBRT NTO Feature Sheet
- Dwell Control Window Feature Sheet
- MCO Brochure
- RapidPlan Brochure
- RapidPlan PT Product Brief
- Eclipse RT Peer Review
- HyperArc Brochure
- Eclipse 16.1 Feature Sheet
- Eclipse 16.1 Brochure
Complementando o Eclipse
Aplicação do tratamento
Halcyon
Melhore o fluxo de trabalho e o conforto do paciente com o sistema de radioterapia Halcyon. Rápido, eficiente e centrado no paciente para oferecer um tratamento de câncer moderno.
TrueBeam
Aplique dosagens de radiação precisas rapidamente com o sistema de radioterapia TrueBeam. Desenvolvido para o atendimento avançado e o tratamento do câncer de alta precisão considerando as necessidades das pessoas.
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†Com marcação CE. 510(k) pendente. Não disponível para venda nos EUA ou em todos os mercados e sem garantia de comercialização ou disponibilidade de recursos.
*AI-Rad Companion Organs RT é um produto da Siemens Healthineers e marca registrada da Siemens Healthineers em alguns países.
- Putz, F. Is AI-powered tumor autocontouring ready for clinical use? Evaluation of Siemens Healthineers research prototype for the autosegmentation of brain metastases. Poster presented at DEGRO; Jun 2025, Dresden, Germany. Datasets: 101 patients; 391 lesions; 1.5T MRI series T1-SPACE. University of Erlangen-Nuremberg.
- Tezcanli, E. Evaluation of a Deep Learning Contouring Algorithm for Target Delineation in HyperArc Radiosurgery. Webinar, Oct 2025. Datasets: 10 patients; 82 lesions. Acibadem University.