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CT扫描有助于识别因放疗而有损伤危险的器官。一种新的自动化技术使用一种深度学习算法来简化这个过程。
 
放射疗法是最广泛使用的癌症治疗方法之一,沐鸣注册但这种疗法的一个缺点是,它会对临近癌变的健康组织造成附带损害。
 
这项研究发表在《自然机器智能》杂志上。
 
“使用我们的模型,可以在几秒钟内描绘出整个扫描过程,而这一任务需要一个人类专家半个多小时的时间,”合著者、加州大学欧文分校(University of California, Irvine)计算机科学教授谢晓辉表示。
 
 
“在100次CT扫描的数据集上,我们的深度学习方法获得了平均超过78%的相似系数,比放射肿瘤学家的分析有了显著的改善。”
 
由于头颈部解剖结构复杂,器官分布密集,沐鸣注册研究人员将研究重点放在头颈部。
 
此外,意外照射到该区域的敏感组织可能导致不良副作用,如开口困难、视力和听力恶化以及认知障碍。
 
谢说,他的团队的方法的成功归功于模型的两阶段设计。该系统首先识别包含重要器官的区域,然后从这些重点区域提取图像特征。
 
 
谢说:“我们的深度学习神经网络极大地提高了用低对比度CT扫描描绘解剖学结构的能力。”与其他方法相比,这种设置的计算效率更高,因此可以使用更标准的图形处理单元内存来完成。这意味着这项技术可以更容易地应用于实际的诊所。”