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中山大学肿瘤防治中心首次利用AI自动勾画鼻咽癌放射治疗靶区
孙颖教授团队。 通讯员供图
  全媒体记者 姚赞原 通讯员 黄金娟 余广彪 杨森

  近日,记者从中山大学肿瘤防治中心获悉,该中心孙颖教授团队在鼻咽癌放射治疗靶区自动勾画方面取得新进展,与香港中文大学计算机科学与工程学系合作首次利用人工智能(AI)技术在核磁共振(MRI)影像上实现了鼻咽肿瘤自动勾画,相关研究成果于2019年3月26日发表于国际影像学顶级期刊《Radiology》。

  据了解,鼻咽癌是我国常见头颈部肿瘤,中国发病率全球第一,其中广东省高发区的发病率为世界平均水平的40倍,因此也被称为“广东瘤”。由于鼻咽解剖位置特殊、手术治疗困难,且鼻咽癌对射线敏感,因此放射治疗是根治手段。

  准确界定照射范围是精准放射治疗的关键步骤

  据了解,放射治疗过程中,加速器治疗机发出的射线要从不同角度穿过周围的脑干、颞叶、眼球、视神经等40多个重要器官到达鼻咽肿瘤,精度要求在毫米级别;照射不足将导致肿瘤复发,照射过度会增加放射性脑损伤、听力下降等后遗症。因此,准确界定照射范围(勾画靶区)是精准放射治疗的关键步骤,即在CT或MRI影像上描绘出肿瘤范围。目前,鼻咽肿瘤靶区的勾画主要为人工勾画,准确性高度依赖医生的经验,存在不快(3-10小时)、不准(准确率 <70%)、不狠(变异超过)的问题。

  中肿专家经验为人工智能(AI)自动勾画提供前提

  “有没有什么方法可以更快、更准确的确定肿瘤照射范围呢?”近年来,人工智能(AI)技术在医学影像领域的研究发展迅速,包括病灶的自动识别、诊断、分割等,准确性可匹敌各领域专家。中山大学肿瘤防治中心作为全国最大的放射治疗中心,每年收治鼻咽癌患者5000余例,拥有丰富的病源和成功的经验,那能否“医工结合”用中肿的经验产生中国智慧呢?该中心孙颖教授带领团队针对如何利用AI技术实现鼻咽肿瘤的自动勾画开展了系统性攻关。

  “将专家经验转变为可供计算机学习的数据是实现AI自动勾画的前提。”孙颖教授指出,在经过逾万例的大数据积累,她们摸清了鼻咽癌肿瘤生长规律,而且研究共纳入来自1021例鼻咽癌患者(全部期别)的MRI影像资料,并由两名鼻咽癌放疗专家共同完成靶区勾画,以提供三维、大尺度和高质量的影像和靶区数据用于计算机学习。

  她介绍在将专家经验转变为数据后,对于确定采用何种AI技术从这些数据中学习规律从而实现自动勾画。经过对比,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)能够模仿人类大脑视觉中枢的层次,在图像识别领域表现优异;由于MRI为三维医学图像,因此最终确定选用的AI技术为三维卷积神经网络(3D CNN),并与在人工智能领域处于国际先进水平的香港中文大学计算机科学与工程学系/深圳视见医疗科技公司达成合作。

  准确性与放射治疗专科医生相当

  “借助AI自动勾画能够为医生提供辅助,也可以减少治疗的时间!”孙颖教授介绍,AI自动勾画的准确性如何是首要关注的问题,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),无论是否接受过化疗,AI均可达到相似的勾画准确性。经专家评估,32.5%(66例)的病例无需修改可直接用于放射治疗计划设计,56.2%(114)的病例经少量修改即可用于放射治疗计划设计。

  准确性方面。进行多中心测试,共纳入不同分期的20例患者和8位来自7个高水平医院的放疗专科医生,由8位医生在20例患者的MRI影像上人工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自动勾画的准确性超过了8位医生中的4位,与其余4位相当。

  临床应用价值方面。即AI能够为临床医生提供多大的帮助。在8位医生完成人工勾画两个月后,由他们对AI自动勾画的结果进行修改(AI自动勾画+医生修改,即AI辅助勾画)。结果显示,AI辅助勾画提高了5位医生的勾画准确性(平均由74%提高至79%),减少了55%的勾画者间差异。

  未来进一步研究的成果与展望

  为扩大AI放射治疗靶区勾画的影响力,将进一步实现鼻咽癌颈部淋巴结、预防性放疗区域和需保护的正常组织的自动勾画,并集成了人工智能自动勾画云平台。通过这些,使勾画时间节约了90%左右,受保护的器官由15个增加到43个。下一步将通过云平台在广州、新加坡、广西等地开展临床验证,以期取得全球鼻咽癌放射治疗水平的同质化,为世界鼻咽癌治疗提供中国经验和中国智慧。

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