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治疗计划■行业｜AI赋能肿瘤放射治疗，构建放疗新生态( 二 )


西门子医疗在RSNA2019上推出了两个基于AI的器官分割软件助手 。AI-Rad Companion Brain MR基于形态计量学分析 ， 能在MR影像中自动勾画大脑轮廓 ， 并测量大脑体积辅助影像医生作出快速诊断 。AI-Rad Companion Prostate MR能用于辅助活检 。它能在MR影像上自动勾画出前列腺的外部轮廓 ， 辅助影像医生快速标记病变 ， 从而让外科医生更快完成活检 。这两个软件都适用于不同厂商的MR设备 ， 并可以在西门子医疗云上使用 。
治疗计划■行业｜AI赋能肿瘤放射治疗，构建放疗新生态
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2020年1月2日 ， 联影智能放疗轮廓勾画软件经国家药品监督管理局（NMPA）批复 ， 获得三类医疗器械注册证 。据联影称 ， uAI分割引擎已应用于北京大学第一医院 ， 并在全国范围与各级医院展开深度合作 ， 完成近4万例数据的分割训练 。联影医疗董事长兼CEO薛敏曾在世界人工智能大会上表示 ， 在图像后处理环节 ， 运用AI的智能渲染技术 ， 可以得到高清的器官影像 ， 帮助医生更好地进行诊断和手术计划 。uAI放疗轮廓勾画软件基于联影智能自主研发的分割算法 ， 支持74个主要危及器官和靶区的全自动分割 ， 也可对肺癌、直肠癌、肝癌、前列腺癌等病灶及106个脑区进行亚秒级分割 。
uAI智能分割引擎可以对74个主要危及器官和靶区进行分割
目前 ， 联影智能已与北京大学第一医院、四川省肿瘤医院、苏州大学附属第一医院等医院开展多项临床实践与科学研究 ， 共同推动智能勾画应用与落地 。在苏州大学附属第一医院里 ， 联影智能与苏州大学附属第一医院展开了基于uAI放疗轮廓勾画软件的宫颈癌靶区自动勾画研究 。uAI放疗轮廓勾画软件可实现亚秒级智能分割靶区 ——— 全盆腔淋巴引流区和宫旁区域 ， 经医师检查确认后到勾画完成只需2-3分钟 。
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绿线： 自动勾画效果 红线： 医师手动勾画效果
四、AI+放疗毒性预测和治疗结果预测
【治疗计划■行业｜AI赋能肿瘤放射治疗，构建放疗新生态】目前临床上预测放疗的毒性是在给出剂量分布后 ， 通过一些指标评估预测放疗的毒性 ， 比如平均剂量大于多少会产生临床上无法接受的毒性 。使用深度学习模型可以代替这些旧的指标 ， 不再依靠仅有的几个参数做临床决定 。比如如何预测肝癌肺癌放疗可能产生的副作用 。用深度学习模型可替代现有的诺模图 ，从而实现准确度更高的个体化预测 。斯坦福大学的研究人员用大量病人的影像、治疗计划和治疗后的毒性等数据 ， 构建了世界上第一个基于深度学习的肝癌放疗模型 。它可以方便准确地对新病人的预后进行预测 。和实际临床观测到的预后相比发现 ， 深度学习的预测要比现有模型要准确得多 。


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