全球首例!临床影像应用AI治疗鼻咽肿瘤

本文摘要:近日,人工智能(AI)首次应用于核磁共振(MRI)影像,顺利构建了鼻咽肿瘤影像的自动勾画,这是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区影像勾画方面的首个研究。该研究项目由中山大学肿瘤预防中心(全称“中肿”)的孙颖教授团队与香港中文大学计算机科学和工程学系合作已完成,涉及成果公开发表在国际影像学顶级期刊《Radiology》。目前,该项研究的成果正在中肿积极开展临床试验。 接下来,孙颖团队将相继在广州、新加坡、广西等地积极开展临床检验,为世界鼻咽癌化疗贡献中国智慧。

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近日,人工智能(AI)首次应用于核磁共振(MRI)影像,顺利构建了鼻咽肿瘤影像的自动勾画,这是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区影像勾画方面的首个研究。该研究项目由中山大学肿瘤预防中心(全称“中肿”)的孙颖教授团队与香港中文大学计算机科学和工程学系合作已完成,涉及成果公开发表在国际影像学顶级期刊《Radiology》。目前,该项研究的成果正在中肿积极开展临床试验。

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接下来,孙颖团队将相继在广州、新加坡、广西等地积极开展临床检验,为世界鼻咽癌化疗贡献中国智慧。数据中找寻规律目前,化疗鼻咽癌的最主要手段是放射治疗。“放射治疗的太阳光严重不足将造成肿瘤发作,太阳光过度不会减少放射性脑损伤、听力下降等后遗症。

”孙颖认为。因此在CT或MRI影像上刻画精确肿瘤范围(勾画靶区)是肿瘤精准放射治疗的关键步骤。时下鼻咽肿瘤靶区的勾画仍主要为人工勾画,能否利用AI技术展开“医工融合”构建放射治疗靶区的自动勾画呢?孙颖团队近年回应问题积极开展了系统性研制成功,团队划入来自1021事例鼻咽癌患者的MRI影像资料,并由2名鼻咽癌超声专家共同完成靶区勾画,以获取三维、大尺度和高质量的影像和靶区数据用作计算机自学。

在将专家经验改变为数据后,孙颖团队紧接着打开了跨学科合作,在海量数据中自学规律从而构建机器自动勾画。他们和香港中文大学计算机科学与工程学系“手牵手”合作,搭配了三维卷积神经网络(3DCNN)技术。CNN技术能仿效人类大脑视觉中枢的层次,在图像识别领域展现出出色。提升医生工作效率准确性是AI自动勾画的关键性指标。

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孙颖回应,以专家勾画作为金标准,AI自动勾画的准确性为79%,且无论患者是早期(T1—T2)还是晚期(T3—T4),无论否拒绝接受过化疗,AI均可超过相近的勾画准确性。经专家评估,32.5%(66事例)的病例需要改动可必要用作放射治疗计划设计。那么,AI自动勾画与有所不同医院有所不同经验水平的专科医生比起,准确性如何呢?孙颖团队在多家医疗中心积极开展了测试,共计划入有所不同分期的20事例患者和8位来自7个高水平医院的超声专科医生,由8位医生在20事例患者的MRI影像上人工已完成鼻咽癌原发肿瘤勾画(即人工勾画)。

以专家勾画作为金标准,AI自动勾画的准确性多达了8位医生中的4位,与其余4位非常。目前,孙颖团队正在探究AI自动勾画的临床应用于价值。在8位医生已完成人工勾画2个月后,由医生们对AI自动勾画的结果展开改动,即实施AI辅助勾画。研究结果显示,AI辅助勾画提升了5位医生的勾画准确性,并让经验较较少的医生超过近似于专家水平的勾画,同时明显提升医生勾画的效率。


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