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CT掃描有助于識别因放療而有損傷危險的器官。一種新的自動化技術使用一種深度學習算法來簡化這個過程。
 
放射療法是最廣泛使用的癌症治療方法之一,沐鳴注冊但這種療法的一個缺點是,它會對臨近癌變的健康組織造成附帶損害。
 
這項研究發表在《自然機器智能》雜志上。
 
“使用我們的模型,可以在幾秒鐘内描繪出整個掃描過程,而這一任務需要一個人類專家半個多小時的時間,”合著者、加州大學歐文分校(University of California, Irvine)計算機科學教授謝曉輝表示。
 
 
“在100次CT掃描的數據集上,我們的深度學習方法獲得了平均超過78%的相似系數,比放射腫瘤學家的分析有了顯著的改善。”
 
由于頭頸部解剖結構複雜,器官分布密集,沐鳴注冊研究人員将研究重點放在頭頸部。
 
此外,意外照射到該區域的敏感組織可能導緻不良副作用,如開口困難、視力和聽力惡化以及認知障礙。
 
謝說,他的團隊的方法的成功歸功于模型的兩階段設計。該系統首先識别包含重要器官的區域,然後從這些重點區域提取圖像特征。
 
 
謝說:“我們的深度學習神經網絡極大地提高了用低對比度CT掃描描繪解剖學結構的能力。”與其他方法相比,這種設置的計算效率更高,因此可以使用更标準的圖形處理單元内存來完成。這意味着這項技術可以更容易地應用于實際的診所。”