《Nature Machine Intelligence》發(fā)表人工智能在腫瘤放療領(lǐng)域應(yīng)用新進展

原標題：《Nature Machine Intelligence》發(fā)表人工智能在腫瘤放療領(lǐng)域應(yīng)用新進展

放射治療是腫瘤治療的重要手段之一，約70%左右的腫瘤患者需接受放射治療。然而射線在殺死腫瘤細胞的同時，也會對腫瘤周邊乃至射線路徑上的正常組織器官造成損傷，從而引發(fā)各類并發(fā)癥，影響患者的治療療效及生存質(zhì)量。因此，在進行放療計劃設(shè)計之前，必須在患者定位CT圖像上精確勾畫相關(guān)正常組織危及器官（organs at risk，簡稱OAR），并在設(shè)計放療計劃時對其進行保護，降低其受照射的劑量與體積。但是，傳統(tǒng)人工勾畫正常組織器官耗時費力，且在不同水平的醫(yī)師之間存在明顯的勾畫差異。因此臨床放療需要一種標準統(tǒng)一且精準快速的勾畫工具幫助放療醫(yī)師及物理師完成正常組織危及器官的勾畫工作。目前雖然存在一些可供商用的自動勾畫系統(tǒng)，但仍存在可供勾畫器官數(shù)量少、勾畫精度偏差較大等問題。

近日，《Nature Machine Intelligence》發(fā)表了上海邃藍智能科技（上海）有限公司、加州大學(xué)爾灣分校謝曉暉教授團隊、上海交通大學(xué)附屬第一人民醫(yī)院腫瘤放療科劉勇教授團隊三方合作的研究論著《Clinically applicable deep learning framework for organs at risk delineation in CT images》。該研究采用了一種被稱為Ua-Net的深度學(xué)習(xí)模型，能夠準確快速地在CT上勾畫28個頭頸部正常組織危及器官。

本研究以開源CT圖像為基礎(chǔ)，由專業(yè)的放療科醫(yī)師勾畫了315例頭頸部腫瘤患者的28個危及器官，并以這此作為建模數(shù)據(jù)。建模采用一種稱為Ua-Net的算法模型，該模型與常規(guī)的U-Net主要區(qū)別在于，Ua-Net利用OAR檢測模塊首先識別包含OAR的區(qū)域，然后僅對檢測到的OAR區(qū)域內(nèi)的圖像特征進行上采樣，而不是像U-Net中對整個輸入圖像進行上采樣。這樣兩階段設(shè)計模式使模型可以將注意力集中在提取OAR周圍的高分辨率圖像特征上，促進了模型的訓(xùn)練。這樣的作法不僅減少了OAR正常范圍之外的假陽性預(yù)測，還大大減少了上采樣步驟所需的GPU內(nèi)存消耗。結(jié)果顯示該模型在28個OAR中獲得的平均Dice-S?rensen系數(shù)（DSC）為78.34％，比已報道的最新方法高5.18％。就DSC而言，深度學(xué)習(xí)模型的性能比高年資放療醫(yī)師高10.05％（即使放療醫(yī)師除了CT以外還參考MRI圖像，模型的性能亦高出8.26％），而且勾畫時間大幅縮短只需幾秒鐘即可完成，勾畫精度也明顯高于目前其它同類算法。研究進一步檢查了其魯棒性和臨床實用性，發(fā)現(xiàn)盡管勾畫完成后雖然仍需一定修改，但仍可將勾畫每位患者OAR的平均時間從34分鐘縮短到13分鐘。這些結(jié)果表明，這些結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)為費時費力的OAR勾畫任務(wù)提供了一種有力的潛在解決方案，期待其未來對臨床放療提供有效幫助。

上海邃藍智能科技（上海）有限公司，是一家在醫(yī)療人工智能鄰域研發(fā)的領(lǐng)先公司，在上海張江、美國加州爾灣擁有雙研發(fā)中心，公司擁有強大的醫(yī)療人工智能研發(fā)團隊，具有獨有的人工智能核心算法，除在放射治療AI研發(fā)鄰域研究外，還在醫(yī)學(xué)影像鄰域有多項發(fā)明。這是邃藍公司繼2018年11月在《Medical Physics》聯(lián)合發(fā)表放射治療人工智能勾畫研究文章后，又一篇在國際頂級學(xué)術(shù)雜志收入發(fā)表的文章，標志著該公司研發(fā)團隊在這一領(lǐng)域處于國際領(lǐng)先水平。

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