中国核技术网讯：传统的治疗计划过程需要几天的时间来创建优化的放射治疗交付计划，但是新的人工智能(AI)技术正在帮助加快该过程。在某些情况下，可以在几分钟内生成自动生成的AI计划。
“人工智能可以通过节省大量时间来执行一次又一次的简单，重复性任务来帮助治疗计划制定者和剂量师，现在，人工智能可以为您做到这一点，并且您可以将时间花在那些更具挑战性，困难的案例上，并且您可以做一个更好的工作在那里，解释说：” 史蒂夫江，博士 德克萨斯大学西南医学医学人工智能和自动化实验室主任，放射肿瘤学系副主席。
放射肿瘤治疗计划中的人工智能
Varian和RaySearch都开发了机器学习技术来自动化治疗计划。
Kevin Moore博士说：“全自动系统接受患者成像和医生定义的目标，而另一端则是完全可交付的治疗计划。” ，DABR，医学物理学副主任兼加利福尼亚大学圣地亚哥分校副教授，他正在使用Varian AI TSP软件。
他说，加州大学圣地亚哥分校开始与传统治疗计划结合使用该软件，以确保该计划与人类制定的计划一样好。在完成一个人为制定的计划后，他说他们运行了AI，并且根据复杂程度，花了5-20分钟才能完成计划。摩尔说：“比较非常好。” 该站点现在首先运行AI处理计划，然后人工规划人员查看该计划，以查看是否可以进一步优化它。
加州大学圣地亚哥分校的摩尔表示，该系统帮助提高了速度和功效，该站点现在已经通过AI辅助计划治疗了1000多名患者。
机器学习于2018年并入RaySearch 8B TPS中，并于2019年开始在临床中使用。该系统经过培训，可以进行治疗计划计算机断层扫描(CT)扫描，并自动分割解剖结构和自动轮廓以帮助加快计划速度处理。
玛格丽特公主癌症中心是加拿大多伦多大学健康网络的一部分，于2019年率先采用基于AI的治疗计划。该中心进行了一项研究，在该研究中，它使用RaySearch机器学习治疗计划系统自动生成了计划。传统的人为计划。然后，放射肿瘤学家比较了这两个计划，以决定它们是否可以接受以及哪个是他们最喜欢的计划。
“自动治疗计划系统的工作原理是，通过精选的相似治疗计划集来训练算法，并且能够检测出与新患者最相似的患者，并为该患者创建新的治疗计划，而无需用户干预播放按钮” ，博士Leigh Conroy解释说。玛格丽特公主癌症中心的物理常驻研究员，他一直在从事AI的实施工作。
她说，机器生成的计划可以在被发送到治疗系统之前由人类计划人员修改和优化。该中心去年夏天开始在临床上使用该系统。
一些计划比其他计划更容易创建，因此Conroy说AI系统可以用来帮助治疗计划制定者腾出更多时间来处理更复杂的案例，例如头颈部。
通过使用诊所自己的数据或通过RaySearch提供的预先训练的模型，可以训练RayStation 8B TPS软件来自动化治疗计划以及器官分割。
RaySearch正在开发其他几种机器学习应用程序，包括目标量估计以及大规模数据提取和分析。
AI 可用于创建 MRI 衍生的 CT 扫描以进行规划
随着放射肿瘤学由于更好的软组织轮廓和在治疗过程中提供实时成像的能力而趋向于使用磁共振成像(MRI)放射治疗系统，因此AI将起到帮助消除对CT扫描的作用。CT是所有当前治疗计划的基础，因为可以根据构成图像的图像灰度的Hounsfield单位来计算各种组织的辐射吸收。因此，所有计划，甚至是MR引导的直线加速器，都需要CT成像来制定治疗计划。
但是，AI可以创建MRI衍生的类似CT的图像重建方案以进行治疗计划，并且不需要进行CT检查。他说，这可以帮助降低成本并节省医院资源。他说，消除CT扫描也可以帮助加快计划过程并减少患者等待治疗的时间。
传统的治疗计划过程需要几天的时间来创建优化的放射治疗交付计划，但是新的人工智能(AI)技术正在帮助加快该过程。在某些情况下，可以在几分钟内生成自动生成的AI计划。
“人工智能可以通过节省大量时间来执行一次又一次的简单，重复性任务来帮助治疗计划制定者和剂量师，现在，人工智能可以为您做到这一点，并且您可以将时间花在那些更具挑战性，困难的案例上，并且您可以做一个更好的工作在那里，解释说：” 史蒂夫江，博士 德克萨斯大学西南医学医学人工智能和自动化实验室主任，放射肿瘤学系副主席。
放射肿瘤治疗计划中的人工智能
Varian和RaySearch都开发了机器学习技术来自动化治疗计划。
Kevin Moore博士说：“全自动系统接受患者成像和医生定义的目标，而另一端则是完全可交付的治疗计划。” ，DABR，医学物理学副主任兼加利福尼亚大学圣地亚哥分校副教授，他正在使用Varian AI TSP软件。
他说，加州大学圣地亚哥分校开始与传统治疗计划结合使用该软件，以确保该计划与人类制定的计划一样好。在完成一个人为制定的计划后，他说他们运行了AI，并且根据复杂程度，花了5-20分钟才能完成计划。摩尔说：“比较非常好。” 该站点现在首先运行AI处理计划，然后人工规划人员查看该计划，以查看是否可以进一步优化它。
加州大学圣地亚哥分校的摩尔表示，该系统帮助提高了速度和功效，该站点现在已经通过AI辅助计划治疗了1000多名患者。
机器学习于2018年并入RaySearch 8B TPS中，并于2019年开始在临床中使用。该系统经过培训，可以进行治疗计划计算机断层扫描(CT)扫描，并自动分割解剖结构和自动轮廓以帮助加快计划速度处理。
玛格丽特公主癌症中心是加拿大多伦多大学健康网络的一部分，于2019年率先采用基于AI的治疗计划。该中心进行了一项研究，在该研究中，它使用RaySearch机器学习治疗计划系统自动生成了计划。传统的人为计划。然后，放射肿瘤学家比较了这两个计划，以决定它们是否可以接受以及哪个是他们最喜欢的计划。
“自动治疗计划系统的工作原理是，通过精选的相似治疗计划集来训练算法，并且能够检测出与新患者最相似的患者，并为该患者创建新的治疗计划，而无需用户干预播放按钮” ，博士Leigh Conroy解释说。玛格丽特公主癌症中心的物理常驻研究员，他一直在从事AI的实施工作。
她说，机器生成的计划可以在被发送到治疗系统之前由人类计划人员修改和优化。该中心去年夏天开始在临床上使用该系统。
一些计划比其他计划更容易创建，因此Conroy说AI系统可以用来帮助治疗计划制定者腾出更多时间来处理更复杂的案例，例如头颈部。
通过使用诊所自己的数据或通过RaySearch提供的预先训练的模型，可以训练RayStation 8B TPS软件来自动化治疗计划以及器官分割。
RaySearch正在开发其他几种机器学习应用程序，包括目标量估计以及大规模数据提取和分析。
AI 可用于创建 MRI 衍生的 CT 扫描以进行规划
随着放射肿瘤学由于更好的软组织轮廓和在治疗过程中提供实时成像的能力而趋向于使用磁共振成像(MRI)放射治疗系统，因此AI将起到帮助消除对CT扫描的作用。CT是所有当前治疗计划的基础，因为可以根据构成图像的图像灰度的Hounsfield单位来计算各种组织的辐射吸收。因此，所有计划，甚至是MR引导的直线加速器，都需要CT成像来制定治疗计划。
但是，AI可以创建MRI衍生的类似CT的图像重建方案以进行治疗计划，并且不需要进行CT检查。他说，这可以帮助降低成本并节省医院资源。他说，消除CT扫描也可以帮助加快计划过程并减少患者等待治疗的时间。
