Över en halv miljon människor får diagnosen huvud - och halscancer varje år över hela världen. Radioterapi är en viktig kurativ behandling för denna sjukdom, men det kräver manuellt intensiv avgränsning av radiokänsliga organ i riskzonen (OAR). Denna planeringsprocess kan fördröja behandlingen. Auto-segmenteringsalgoritmer erbjuder en potentiellt tidsbesparande lösning, men utmaningarna när det gäller att definiera, kvantifiera och uppnå expertprestanda kvarstår. Genom att använda en djupt lärande strategi, visar vi en 3D U-Net arkitektur som uppnår prestanda som liknar experter i att avgränsa ett brett utbud av huvud och hals OARs. Modellen utbildades på en datauppsättning på 663 avidentifierade datortomografi (CT) skanningar förvärvade i rutinmässig klinisk praxis och segmenterade enligt konsensus OAR definitioner. Vi visar dess allmängiltighet genom tillämpning på en oberoende testuppsättning av 24 datortomografier tillgängliga från The Cancer Imaging Archive samlas på flera internationella platser som tidigare varit osedda för modellen, varje segmenterad av två oberoende experter och består av 21 OAR som vanligen segmenteras i klinisk praxis. Med lämpliga valideringsstudier och myndighetsgodkännanden kan detta system förbättra strålbehandlingsvägarnas effektivitet.
I REF, 21 OAR segmenteras i huvudet och halsen med hjälp av en 3D-UNet arkitektur.
Deep learning to achieve clinically applicable segmentation of head and neck anatomy for radiotherapy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}