0
| 本文作者： 于勝越 | 2019-01-13 23:32 |
1月9日，2019年首場【大咖Live】第 31 期AI醫(yī)療·放療靶區(qū)勾畫專場首期，我們邀請到柏視醫(yī)療創(chuàng)始人陸遙博士詳細解析“鼻咽癌放療臨床靶區(qū)勾畫技術(shù)與應(yīng)用”。目前，本期分享音頻及全文實錄已上線，雷鋒網(wǎng)旗下會員組織「AI投研邦」會員可進入【AI投研邦】頁面免費查看。
本文對整場分享進行了要點總結(jié)及PPT整理，以幫助大家提前清晰地了解本場分享重點。
鼻咽癌放療靶區(qū)勾畫背景情況、鼻咽癌的定義及2018年全球及中國鼻炎癌發(fā)病率情況；
目前主要的治療手段、放療中靶區(qū)的定義，以及柏視在鼻咽癌放療靶區(qū)勾畫方面的技術(shù)方案（GTV分割和CTV預(yù)測）；
基于小樣本的OAR分割技術(shù)（重點介紹）。
以下為本場分享部分PPT：
為更深入的解決聽眾在鼻咽癌放療臨床靶區(qū)勾畫技術(shù)與應(yīng)用方面的困惑，「Live」在分享結(jié)束后開設(shè)問答環(huán)節(jié)，陸遙博士對雷鋒網(wǎng)旗下會員組織「AI投研邦」會員疑問進行了一一解答。
某醫(yī)療公司從業(yè)者：在放療靶區(qū)勾畫領(lǐng)域，傳統(tǒng)機器學習技術(shù)和深度學習技術(shù)哪個更有優(yōu)勢？
陸遙：對于深度學習而言，它是一個典型的記憶性學習方法。其好處是可以從數(shù)據(jù)中總結(jié)和歸納一些規(guī)律。但正因如此，對于總結(jié)出來的規(guī)律或準則，很難解釋或形成臨床經(jīng)驗。在這種情況下，通過傳統(tǒng)機器學習基于既定規(guī)則，同醫(yī)生經(jīng)驗結(jié)合。因此傳統(tǒng)機器學習應(yīng)該有效的和深度學習結(jié)合。可解釋的機器學習算法和基于數(shù)據(jù)的深度學習的算法結(jié)合是未來發(fā)展方向。
中山大學學生：除了鼻咽癌，還有哪些癌癥的AI放療靶區(qū)勾畫是發(fā)展前景比較好的？
陸遙：除了鼻咽癌，放療科腫瘤的AI放療靶區(qū)勾畫均是發(fā)展前景，例如肺、乳腺、結(jié)直腸、宮頸、前列腺，目前放療科的應(yīng)用越來越多了。在癌癥中，鼻咽癌是技術(shù)難度最高的，因其在頭頸部位，解剖結(jié)構(gòu)也最復雜。當初柏視選擇該病種也是和醫(yī)生之間用科研合作方式進行，即醫(yī)生認為最難的病種。
另外，關(guān)于“是否基于雙能CT圖像進行勾畫？”、“為什么OAR或者靶區(qū)勾畫都在CT圖像上進行？”等問題，陸遙博士也在分享中進行了解答，報名本場直播可進行觀看。
2019開年「智能放療靶區(qū)勾畫主題」專場，雷鋒網(wǎng)旗下會員組織「AI投研邦」繼續(xù)每周邀請一位一線從業(yè)者帶來項目實踐過程中的方法和思路，為醫(yī)療從業(yè)者與投資人、分析師提供行業(yè)參考。更多內(nèi)容查看下圖：
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
