原标题：AI与核磁共振组合实现医学影像自动勾画

　　近日，人工智能(AI)首次应用于核磁共振(MRI)影像，成功实现了鼻咽肿瘤影像的自动勾画，这是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区影像勾画方面的首个研究。该研究项目由中山大学肿瘤防治中心(简称“中肿”)的孙颖教授团队与香港中文大学计算机科学和工程学系合作完成，相关成果发表在国际影像学顶级期刊《Radiology》。

　　目前，该项研究的成果正在中肿开展临床试验。接下来，孙颖团队将陆续在广州、新加坡、广西等地开展临床验证，为世界鼻咽癌治疗贡献中国智慧。

　　数据中寻找规律

　　目前，治疗鼻咽癌的最主要手段是放射治疗。“放射治疗的照射不足将导致肿瘤复发，照射过度会增加放射性脑损伤、听力下降等后遗症。”孙颖指出。因此在CT或MRI影像上描绘准确肿瘤范围(勾画靶区)是肿瘤精准放射治疗的关键步骤。

　　时下鼻咽肿瘤靶区的勾画仍主要为人工勾画，能否利用AI技术进行“医工结合”实现放射治疗靶区的自动勾画呢?孙颖团队近年对此问题开展了系统性攻关，团队纳入来自1021例鼻咽癌患者的MRI影像资料，并由2名鼻咽癌放疗专家共同完成靶区勾画，以提供三维、大尺度和高质量的影像和靶区数据用于计算机学习。

　　在将专家经验转变为数据后，孙颖团队紧接着开启了跨学科合作，在海量数据中学习规律从而实现机器自动勾画。他们和香港中文大学计算机科学与工程学系“牵手” 合作，选用了三维卷积神经网络(3DCNN)技术。CNN技术能模仿人类大脑视觉中枢的层次，在图像识别领域表现优异。

　　提高医生工作效率

　　准确性是AI自动勾画的关键性指标。孙颖表示，以专家勾画作为金标准，AI自动勾画的准确性为79%，且无论患者是早期(T1—T2)还是晚期(T3— T4)，无论是否接受过化疗，AI均可达到相似的勾画准确性。经专家评估，32.5%(66例)的病例无需修改可直接用于放射治疗计划设计。

　　那么，AI自动勾画与不同医院不同经验水平的专科医生相比，准确性如何呢?孙颖团队在多家医疗中心开展了测试，共纳入不同分期的20例患者和8位来自7个高水平医院的放疗专科医生，由8位医生在20例患者的MRI影像上人工完成鼻咽癌原发肿瘤勾画(即人工勾画)。以专家勾画作为金标准，AI自动勾画的准确性超过了8位医生中的4位，与其余4位相当。

　　目前，孙颖团队正在探究AI自动勾画的临床应用价值。在8位医生完成人工勾画2个月后，由医生们对AI自动勾画的结果进行修改，即实行AI辅助勾画。研究结果显示，AI辅助勾画提高了5位医生的勾画准确性，并让经验较少的医生达到近似专家水平的勾画，同时显著提高医生勾画的效率。