将机器学习应用于头部和头部的放射治疗计划颈癌

时间:2019-03-10 14:19:45 阅读:7次

  我们很高兴地宣布与伦敦大学医院NHS基金会信托基金放射治疗部门建立新的研究合作伙伴关系,该基金会提供世界领先的癌症治疗方法.15名男性中有1名,150名女性中有1名将被诊断出来他们一生中患有口腔癌,自20世纪70年代以来,口腔癌已经上升了92%。一般来说,头颈部癌症每年仅影响英国11,000多名患者。

  放疗等治疗方法的进步提高了生存率,但由于身体这一部位集中了大量精致结构,临床医生必须非常小心地进行治疗,以确保没有任何重要的神经或器官受损。

  例如,在口腔后部或鼻窦内造成癌症,特别是放射治疗难以治疗。

  因此,对于UCLH世界领先的放射治疗团队的临床医生,我们正在探索机器学习方法是否可以减少计划放射治疗这类癌症所需的时间。
在进行放射治疗之前,临床医生必须生产详细的待治疗身体区域图和要避免的区域。

  该过程称为分割,涉及在解剖结构的不同部分周围绘制,并将信息提供给放射治疗机,然后放射治疗机可以针对癌症,同时保持健康组织不受伤害。

  但是,如果发现肿瘤和重要的解剖结构如此接近,如头部和颈部,临床医生生产的轮廓必须精心细致。

  对于这些癌症,细分可能需要大约四个小时。尽管UCLH在其专门的头颈癌中心的专家团队是这一过程中的全国领导者,但仍有创新潜力。我们认为机器学习可以发挥作用。

  我们的合作将使我们仔细分析来自UCLH的多达七百名前患者的匿名扫描,以确定机器学习的潜力,使放射治疗计划更有效。

  临床医生仍将负责决定放射治疗计划,但希望细分程序可以从最多四小时减少到一小时左右。

  我们希望这项研究能够及时带来两个好处:

释放临床医生的时间,更多地关注患者护理,教育和研究
开发可能适用于身体其他部位的放射治疗分割算法。

  与我们所有的工作一样NHS,我们将以极其谨慎和尊重的态度对待我们在该项目中使用的患者数据。在与DeepMind共享之前,所有扫描都将根据UCLH信息治理策略进行匿名化。您可以在此处详细了解我们自己的信息治理方法。

  这种研究仍然是探索性的,但我们认为它有很大的潜力可以帮助临床医生和患者。

全屏 fullscreen_mobile 从患有头颈癌的患者的计算机断层扫描(CT)扫描序列中获取的示例图像。这仅用于演示目的,而不是作为与UCLH合作的一部分与DeepMind共享的扫描之一。
来源:??

   此图片包含根据知识共享署名3.0 Unported License的条款,从The Cancer Image Archive转载,未经修改。

Zuley ML,Jarosz R,Kirk S,et al。 2016.癌症基因组图谱头颈鳞状细胞癌[TCGA-HNSC]集合的放射学数据。癌症成像档案。

Clark K,Vendt B,Smith K,et al。癌症影像档案(TCIA):维护和运营公共信息库。数字成像杂志,26:6:1045-1057

  

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