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腾讯医疗AI最新研究成果用深度学习分割头颈组织区域助力靶向治疗

  据了解,在传统的头颈癌放疗过程中,为了保证最大程度让放射计都集中在靶区内,降低其他正常组织和器官受到影响的可能,医生通常会根据患者的CT图像手绘放疗靶区和危及器官。但实际问题是,手绘会花费医生大量的时间,对于患者来说,不仅治疗效率低,更重要的是可能会耽误最佳治疗时间。

  因此,腾讯医疗AI实验室和加州大学提出,用深度学习模型建立一个“器官神经网络”,在1秒钟内对整张CT所有切片进行器官分割,并进行头颈病变部分的勾画,从而确保放射计的精准注射。

  腾讯医疗AI实验室方面表示,在与合作医院的临床测试中,其器官神经网络大幅减少了医生的工作时间,且一定程度上提高了勾画准确率。

  相关数据统计显示,每年全球大约会有超60万人患上头颈部癌症,靶向放射治疗是大多数患者的首选治疗方式。但由于头颈部重要神经和器官较多,因此其分割区分工作极为复杂。一旦隔离工作没有做到精确,周围组织受损将很有可能不可逆。

  而AI在替代人工方面,最大的优势就在于效率。腾讯此次将深度学习相关技术用于头颈区域及组织分割,是在医疗领域的一次尝试,更为医生及患者提供了更有效的治疗方式。

  目前,这一研究成果已被发表在国际权威期刊《Medical Physics》上。

http://magdakalas.com/quyufenge/108.html
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