Syfte: Noggrann segmentering av organ i riskzonen (OAR) är det viktigaste steget för effektiv planering av strålbehandling för huvud- och halscancerbehandling (HaN). I arbetet föreslog vi den första djupt lärande-baserade algoritmen, för segmentering av OARs i HaN CT-avbildningar, och jämförde dess prestanda mot toppmoderna automatiserade segmenteringsalgoritmer, kommersiell programvara och interobservervariabilitet. Metoder: Konvolutionella neurala nätverk (CNNs)-ett koncept från området för djupt lärande-användes för att studera konsekvent intensitet mönster av OARs från utbildning CT bilder och att segmentera OAR i en tidigare osedd test CT bild. För CNN-utbildning tog vi fram ett representativt antal positiva intensitetsfläckar runt voxels som hör till OAR av intresse för att träna CT-bilder, och negativa intensitetsfläckar runt voxels som hör till de omgivande strukturerna. Dessa patchar passerade sedan genom en sekvens av CNN lager som fångade lokala bildfunktioner såsom hörn, endpoints, och kanter, och kombinerade dem till mer komplexa hög-order funktioner som effektivt kan beskriva OAR. Det utbildade nätverket användes för att klassificera voxels i en region av intresse för testbilden där motsvarande OAR förväntas vara lokaliserad. Vi jämnade sedan ut de erhållna klassificeringsresultaten med hjälp av Markov slumpmässiga fältalgoritm. Vi extraherade slutligen den största anslutna komponenten av de släta voxlar som klassades som OAR av CNN, utförde dilate-erode operationer för att ta bort håligheter i komponenten, vilket resulterade i segmentering av OAR i testbilden. Resultat: CNN:s prestanda validerades för segmentering av ryggmärgen, mandible, parotida körtlar, submandibular körtlar, larynx, farynx, ögonglober, optiska nerver, och optisk chiasm med hjälp av 50 CT-bilder. De erhållna segmenteringsresultaten varierade från 37,4 % Dice koefficient (DSC) för chiasm till 89,5% DSC för mandible. Vi analyserade också prestanda av state-of-the-art algoritmer och kommersiell programvara som rapporterats i litteraturen, och observerade att CNNs visar liknande eller överlägsen prestanda på segmentering av ryggmärgen, mandible, parotidkörtlar, larynx, farynx, ögonglober, och optiska nerver, men sämre prestanda på segmentering av submandibulära körtlar och optisk chiasm. Slutsats: Vi drog slutsatsen att konvolution neurala nätverk kan exakt segmentera de flesta av OARs med hjälp av en representativ databas av 50 HAN CT bilder. Samtidigt kan införandet av ytterligare information, till exempel MR-bilder, vara till nytta för vissa OAR med dåligt synliga gränser.
Nyligen Ibragimov et al. REF har föreslagit att man ska extrahera positiva fläckar som tillhör OAR av intresse och negativa fläckar runt de omgivande strukturerna.
Segmentation of organs‐at‐risks in head and neck CT images using convolutional neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}