騰訊醫(yī)療AI最新研究成果，用深度學習分割頭頸組織區(qū)域助力靶向治療

　　近日，騰訊醫(yī)療AI實驗室與美國加州大學聯(lián)合發(fā)布最新研究成果《器官神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學習用于快速和全自動整體頭頸危及器官靶區(qū)勾畫》。

　　據(jù)了解，在傳統(tǒng)的頭頸癌放療過程中，為了保證最大程度讓放射計都集中在靶區(qū)內(nèi)，降低其他正常組織和器官受到影響的可能，醫(yī)生通常會根據(jù)患者的CT圖像手繪放療靶區(qū)和危及器官。但實際問題是，手繪會花費醫(yī)生大量的時間，對于患者來說，不僅治療效率低，更重要的是可能會耽誤最佳治療時間。

　　因此，騰訊醫(yī)療AI實驗室和加州大學提出，用深度學習模型建立一個“器官神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，在1秒鐘內(nèi)對整張CT所有切片進行器官分割，并進行頭頸病變部分的勾畫，從而確保放射計的精準注射。

　　騰訊醫(yī)療AI實驗室方面表示，在與合作醫(yī)院的臨床測試中，其器官神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大幅減少了醫(yī)生的工作時間，且一定程度上提高了勾畫準確率。

　　相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，每年全球大約會有超60萬人患上頭頸部癌癥，靶向放射治療是大多數(shù)患者的首選治療方式。但由于頭頸部重要神經(jīng)和器官較多，因此其分割區(qū)分工作極為復雜。一旦隔離工作沒有做到精確，周圍組織受損將很有可能不可逆。

　　而AI在替代人工方面，最大的優(yōu)勢就在于效率。騰訊此次將深度學習相關(guān)技術(shù)用于頭頸區(qū)域及組織分割，是在醫(yī)療領(lǐng)域的一次嘗試，更為醫(yī)生及患者提供了更有效的治療方式。

　　目前，這一研究成果已被發(fā)表在國際權(quán)威期刊《Medical Physics》上。