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人工智能又添“新本领”:自动勾画鼻咽肿瘤靶区 准确性堪比专业医生

2019-04-02 15:30:22      家庭医生在线

鼻咽癌是我国常见头颈部肿瘤,中国发病率全球第一,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,放射治疗过程中,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。但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。

为此,中山大学肿瘤防治中心孙颖教授团队针对如何利用AI技术实现鼻咽肿瘤的自动勾画开展了系统性攻关,并取得了新进展。近日,孙颖教授团队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》(2018年IF 7.469)。


孙颖教授团队

基于大数据,开展跨学科合作

孙颖教授告诉我们,经过逾万例的大数据积累,中肿专家摸清了鼻咽癌肿瘤生长规律,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。此次研究共纳入来自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。

将专家经验转变为数据后,孙颖教授团队需要开展跨学科合作,并确定采用何种AI技术从这些数据中学习规律从而实现自动勾画。孙颖教授团队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合作。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)。

AI自动勾画准确性为79%,与放射治疗专科医生相当

关于AI自动勾画的准确度,孙颖教授表示,以专家勾画作为金标准,AI自动勾画的准确性为79%,且论患者是早期(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。

那么,得到了中肿专家高度认可的AI自动勾画与不同医院不同经验水平的专科医生相比准确性如何呢?孙颖教授团队开展了多中心测试,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。

据了解,此次研究是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区勾画方面的首个研究,样本量大、技术合理、测试全面,是AI在肿瘤学领域应用的一项重要进展。研究结果显示AI辅助勾画提高了鼻咽肿瘤勾画的准确性,能够让经验较少的医生达到近似专家水平的勾画,将会对肿瘤控制和患者生存产生积极影响,同时极大地提高了医生勾画的效率,为实现精准而又高效的鼻咽癌放射治疗靶区勾画提供了解决方案。

期待全球鼻咽癌放射治疗水平的同质化

为扩大AI放射治疗靶区勾画的影响力,我们进一步实现了鼻咽癌颈部淋巴结、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。下一步我们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。

专家介绍


孙颖,中山大学肿瘤防治中心教授、博士生导师、副院长,广东省2018年度珠江学者特聘教授,从事鼻咽癌研究近20年,致力于鼻咽癌精准放射治疗及综合治疗策略优化等方面的研究。近5年以第一/通讯作者发表SCI论著50余篇,包括Lancet Oncolgoy, J Pineal Res, Radiology, Int J Cancer, Oncoimmunology, Cancer, Int J Radiat Oncol Biol Phys, Radiotherapy Oncology等,2项研究成果被NCCN、NRG等国际指南采纳。以第3和第10完成人获国家科技进步二等奖2项。现任中国抗癌协会青年委员会副理事长、中国抗癌协会鼻咽癌专业委员会青年委员会副主任委员、中华医学会放射肿瘤学学分会青年委员会秘书长等。

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(责任编辑:张晓萌 摄影:杨森)

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