Syfte: Strålbehandling (RT) är ett vanligt behandlingsalternativ för huvud- och halscancer (HaN). Ett viktigt steg som är involverat i RT-planering är avgränsningen av organ i riskzonen (OAR) baserad på HaN-kalkylerad tomografi (CT). Dock är manuellt avgränsande OAR tidskrävande eftersom varje skiva av CT-bilder måste undersökas individuellt och en typisk CT består av hundratals skivor. Automatisera OARs segmentering har fördelen att både minska tiden och förbättra kvaliteten på RT planering. Befintliga anatomi auto-segmentation algoritmer använder främst atlas-baserade metoder, som kräver sofistikerad atlas skapande och inte tillräckligt redogöra för anatomi variationer bland patienter. I detta arbete föreslår vi en end-to-end, atlasfri 3D-konvolutionell ram för djupt lärande för snabb och helt automatiserad helvolyms-HaN-anatomy-segmentering. Metoder: Vår djupt lärande modell, kallad AnatomyNet, segment OARs från huvud och hals CT bilder i ett end-to-end mode, tar emot hel volym HaN CT bilder som ingång och generera masker av alla OARs av intresse för ett skott. AnatomyNet är byggt på den populära 3D U-net arkitektur, men utökar det på tre viktiga sätt: 1) en ny kodningsschema för att tillåta auto-segmentering på helvolym CT-bilder i stället för lokala patchar eller undergrupper av skivor, 2) införliva 3D klämma och-exciterande restblock i kodning lager för bättre funktion representation, och 3) en ny förlustfunktion som kombinerar Dice poäng och fokal förlust för att underlätta utbildning av den neurala modellen. Dessa funktioner är utformade för att ta itu med två huvudsakliga utmaningar i djuplärande-baserad HaN segmentering: a) segmentering små anatomier (dvs. optisk chiasm och optiska nerver) ockuperar endast några skivor, och b) utbildning med inkonsekvent data annoteringar med saknade mark sanning för vissa anatomiska strukturer. Resultat: Vi samlade 261 HaN CT bilder för att träna AnatomyNet, och använde MICCAI Head och Neck Auto Segmentation Challenge 2015 som ett riktmärke dataset för att utvärdera prestandan hos AnatomyNet. Målet är att segmentera nio anatomier: hjärnstam, chiasm, mandible, synnerven vänster, synnerven höger, parotidkörtel vänster, parotidkörtel höger, submandibulär körtel vänster och submandibulär körtel höger. Jämfört med tidigare toppmoderna resultat från MICCAI 2015 tävlingen, AnatomyNet ökar Dice likhetskoefficienten med 3,3% i genomsnitt. AnatomyNet tar ca 0,12 sekunder att helt segmentera ett huvud och hals CT bild av dimension 178 × 302 × 225, betydligt snabbare än tidigare metoder. Dessutom kan modellen bearbeta hela volymen CT-bilder och avgränsa alla OAR i ett pass, vilket kräver lite för- eller efterbehandling. Slutsats: Djuplärande modeller erbjuder en genomförbar lösning på problemet med att avgränsa OAR från CT-bilder. Vi visar att vår föreslagna modell kan förbättra segmenteringsnoggrannheten och förenkla autosegmenteringsledningen. Med denna metod är det möjligt att avgränsa OAR av ett huvud och hals CT inom en bråkdel av en sekund.
Såvitt vi vet är den enda metoden för djupinlärning för end-to-end multi-class OAR-segmentering som tar upp denna fråga den som föreslås i REF för segmentering av huvud- och halsorgan i riskzonen vid datortomografi.
AnatomyNet: Deep Learning for Fast and Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck Anatomy
{'venue': 'Medical Physics', 'journal': 'Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}