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。

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。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。

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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