近日，人工智能（AI）首次應用于核磁共振（MRI）影像，成功實現了鼻咽腫瘤影像的自動勾畫，這是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區影像勾畫方面的首個研究。該研究項目由中山大學腫瘤防治中心（簡稱“中腫”）的孫穎教授團隊與香港中文大學計算機科學和工程學系合作完成，相關成果發表在國際影像學頂級期刊《Radiology》。
目前，該項研究的成果正在中腫開展臨床試驗。接下來，孫穎團隊將陸續在廣州、新加坡、廣西等地開展臨床驗證，為世界鼻咽癌治療貢獻中國智慧。
數據中尋找規律
目前，治療鼻咽癌的最主要手段是放射治療。“放射治療的照射不足將導致腫瘤復發，照射過度會增加放射性腦損傷、聽力下降等后遺癥。”孫穎指出。因此在CT或MRI影像上描繪準確腫瘤范圍（勾畫靶區）是腫瘤精準放射治療的關鍵步驟。
時下鼻咽腫瘤靶區的勾畫仍主要為人工勾畫，能否利用AI技術進行“醫工結合”實現放射治療靶區的自動勾畫呢？孫穎團隊近年對此問題開展了系統性攻關，團隊納入來自1021例鼻咽癌患者的MRI影像資料，并由2名鼻咽癌放療專家共同完成靶區勾畫，以提供三維、大尺度和高質量的影像和靶區數據用于計算機學習。
在將專家經驗轉變為數據后，孫穎團隊緊接著開啟了跨學科合作，在海量數據中學習規律從而實現機器自動勾畫。他們和香港中文大學計算機科學與工程學系“牽手”合作，選用了三維卷積神經網絡（3DCNN）技術。CNN技術能模仿人類大腦視覺中樞的層次，在圖像識別領域表現優異。
提高醫生工作效率
準確性是AI自動勾畫的關鍵性指標。孫穎表示，以專家勾畫作為金標準，AI自動勾畫的準確性為79%，且無論患者是早期（T1—T2）還是晚期（T3—T4），無論是否接受過化療，AI均可達到相似的勾畫準確性。經專家評估，32.5%（66例）的病例無需修改可直接用于放射治療計劃設計。
那么，AI自動勾畫與不同醫院不同經驗水平的專科醫生相比，準確性如何呢？孫穎團隊在多家醫療中心開展了測試，共納入不同分期的20例患者和8位來自7個高水平醫院的放療專科醫生，由8位醫生在20例患者的MRI影像上人工完成鼻咽癌原發腫瘤勾畫（即人工勾畫）。以專家勾畫作為金標準，AI自動勾畫的準確性超過了8位醫生中的4位，與其余4位相當。
目前，孫穎團隊正在探究AI自動勾畫的臨床應用價值。在8位醫生完成人工勾畫2個月后，由醫生們對AI自動勾畫的結果進行修改，即實行AI輔助勾畫。研究結果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫生的勾畫準確性，并讓經驗較少的醫生達到近似專家水平的勾畫，同時顯著提高醫生勾畫的效率。
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史海拾趣
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