中國核技術網訊：傳統的治療計劃過程需要幾天的時間來創建優化的放射治療交付計劃，但是新的人工智能(AI)技術正在幫助加快該過程。在某些情況下，可以在幾分鐘內生成自動生成的AI計劃。
“人工智能可以通過節省大量時間來執行一次又一次的簡單，重復性任務來幫助治療計劃制定者和劑量師，現在，人工智能可以為您做到這一點，并且您可以將時間花在那些更具挑戰性，困難的案例上，并且您可以做一個更好的工作在那里，解釋說：” 史蒂夫江，博士 德克薩斯大學西南醫學醫學人工智能和自動化實驗室主任，放射腫瘤學系副主席。
放射腫瘤治療計劃中的人工智能
Varian和RaySearch都開發了機器學習技術來自動化治療計劃。
Kevin Moore博士說：“全自動系統接受患者成像和醫生定義的目標，而另一端則是完全可交付的治療計劃。” ，DABR，醫學物理學副主任兼加利福尼亞大學圣地亞哥分校副教授，他正在使用Varian AI TSP軟件。
他說，加州大學圣地亞哥分校開始與傳統治療計劃結合使用該軟件，以確保該計劃與人類制定的計劃一樣好。在完成一個人為制定的計劃后，他說他們運行了AI，并且根據復雜程度，花了5-20分鐘才能完成計劃。摩爾說：“比較非常好。” 該站點現在首先運行AI處理計劃，然后人工規劃人員查看該計劃，以查看是否可以進一步優化它。
加州大學圣地亞哥分校的摩爾表示，該系統幫助提高了速度和功效，該站點現在已經通過AI輔助計劃治療了1000多名患者。
機器學習于2018年并入RaySearch 8B TPS中，并于2019年開始在臨床中使用。該系統經過培訓，可以進行治療計劃計算機斷層掃描(CT)掃描，并自動分割解剖結構和自動輪廓以幫助加快計劃速度處理。
瑪格麗特公主癌癥中心是加拿大多倫多大學健康網絡的一部分，于2019年率先采用基于AI的治療計劃。該中心進行了一項研究，在該研究中，它使用RaySearch機器學習治療計劃系統自動生成了計劃。傳統的人為計劃。然后，放射腫瘤學家比較了這兩個計劃，以決定它們是否可以接受以及哪個是他們最喜歡的計劃。
“自動治療計劃系統的工作原理是，通過精選的相似治療計劃集來訓練算法，并且能夠檢測出與新患者最相似的患者，并為該患者創建新的治療計劃，而無需用戶干預播放按鈕” ，博士Leigh Conroy解釋說。瑪格麗特公主癌癥中心的物理常駐研究員，他一直在從事AI的實施工作。
她說，機器生成的計劃可以在被發送到治療系統之前由人類計劃人員修改和優化。該中心去年夏天開始在臨床上使用該系統。
一些計劃比其他計劃更容易創建，因此Conroy說AI系統可以用來幫助治療計劃制定者騰出更多時間來處理更復雜的案例，例如頭頸部。
通過使用診所自己的數據或通過RaySearch提供的預先訓練的模型，可以訓練RayStation 8B TPS軟件來自動化治療計劃以及器官分割。
RaySearch正在開發其他幾種機器學習應用程序，包括目標量估計以及大規模數據提取和分析。
AI 可用于創建 MRI 衍生的 CT 掃描以進行規劃
隨著放射腫瘤學由于更好的軟組織輪廓和在治療過程中提供實時成像的能力而趨向于使用磁共振成像(MRI)放射治療系統，因此AI將起到幫助消除對CT掃描的作用。CT是所有當前治療計劃的基礎，因為可以根據構成圖像的圖像灰度的Hounsfield單位來計算各種組織的輻射吸收。因此，所有計劃，甚至是MR引導的直線加速器，都需要CT成像來制定治療計劃。
但是，AI可以創建MRI衍生的類似CT的圖像重建方案以進行治療計劃，并且不需要進行CT檢查。他說，這可以幫助降低成本并節省醫院資源。他說，消除CT掃描也可以幫助加快計劃過程并減少患者等待治療的時間。
傳統的治療計劃過程需要幾天的時間來創建優化的放射治療交付計劃，但是新的人工智能(AI)技術正在幫助加快該過程。在某些情況下，可以在幾分鐘內生成自動生成的AI計劃。
“人工智能可以通過節省大量時間來執行一次又一次的簡單，重復性任務來幫助治療計劃制定者和劑量師，現在，人工智能可以為您做到這一點，并且您可以將時間花在那些更具挑戰性，困難的案例上，并且您可以做一個更好的工作在那里，解釋說：” 史蒂夫江，博士 德克薩斯大學西南醫學醫學人工智能和自動化實驗室主任，放射腫瘤學系副主席。
放射腫瘤治療計劃中的人工智能
Varian和RaySearch都開發了機器學習技術來自動化治療計劃。
Kevin Moore博士說：“全自動系統接受患者成像和醫生定義的目標，而另一端則是完全可交付的治療計劃。” ，DABR，醫學物理學副主任兼加利福尼亞大學圣地亞哥分校副教授，他正在使用Varian AI TSP軟件。
他說，加州大學圣地亞哥分校開始與傳統治療計劃結合使用該軟件，以確保該計劃與人類制定的計劃一樣好。在完成一個人為制定的計劃后，他說他們運行了AI，并且根據復雜程度，花了5-20分鐘才能完成計劃。摩爾說：“比較非常好。” 該站點現在首先運行AI處理計劃，然后人工規劃人員查看該計劃，以查看是否可以進一步優化它。
加州大學圣地亞哥分校的摩爾表示，該系統幫助提高了速度和功效，該站點現在已經通過AI輔助計劃治療了1000多名患者。
機器學習于2018年并入RaySearch 8B TPS中，并于2019年開始在臨床中使用。該系統經過培訓，可以進行治療計劃計算機斷層掃描(CT)掃描，并自動分割解剖結構和自動輪廓以幫助加快計劃速度處理。
瑪格麗特公主癌癥中心是加拿大多倫多大學健康網絡的一部分，于2019年率先采用基于AI的治療計劃。該中心進行了一項研究，在該研究中，它使用RaySearch機器學習治療計劃系統自動生成了計劃。傳統的人為計劃。然后，放射腫瘤學家比較了這兩個計劃，以決定它們是否可以接受以及哪個是他們最喜歡的計劃。
“自動治療計劃系統的工作原理是，通過精選的相似治療計劃集來訓練算法，并且能夠檢測出與新患者最相似的患者，并為該患者創建新的治療計劃，而無需用戶干預播放按鈕” ，博士Leigh Conroy解釋說。瑪格麗特公主癌癥中心的物理常駐研究員，他一直在從事AI的實施工作。
她說，機器生成的計劃可以在被發送到治療系統之前由人類計劃人員修改和優化。該中心去年夏天開始在臨床上使用該系統。
一些計劃比其他計劃更容易創建，因此Conroy說AI系統可以用來幫助治療計劃制定者騰出更多時間來處理更復雜的案例，例如頭頸部。
通過使用診所自己的數據或通過RaySearch提供的預先訓練的模型，可以訓練RayStation 8B TPS軟件來自動化治療計劃以及器官分割。
RaySearch正在開發其他幾種機器學習應用程序，包括目標量估計以及大規模數據提取和分析。
AI 可用于創建 MRI 衍生的 CT 掃描以進行規劃
隨著放射腫瘤學由于更好的軟組織輪廓和在治療過程中提供實時成像的能力而趨向于使用磁共振成像(MRI)放射治療系統，因此AI將起到幫助消除對CT掃描的作用。CT是所有當前治療計劃的基礎，因為可以根據構成圖像的圖像灰度的Hounsfield單位來計算各種組織的輻射吸收。因此，所有計劃，甚至是MR引導的直線加速器，都需要CT成像來制定治療計劃。
但是，AI可以創建MRI衍生的類似CT的圖像重建方案以進行治療計劃，并且不需要進行CT檢查。他說，這可以幫助降低成本并節省醫院資源。他說，消除CT掃描也可以幫助加快計劃過程并減少患者等待治療的時間。
