Radyasyon tedavisi, en yaygın kullanılan kanser tedavilerinden biridir, ancak işlemin kanserli bölgeye yakın olan sağlıklı dokuya kollateral hasar vermesi de olasıdır.
BT taramaları, radyasyon tedavisinden yaralanma riski olan organların belirlenmesine yardımcı olur. Otomatikleştirilmiş yeni bir teknik, bu süreci kolaylaştırmak için derin öğrenme algoritması kullanıyor.
Irvine, California Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi profesörü Xiaohui Xie, “Bu alanda uzman bir kişinin yarım saatten fazla bir zamanda yapabileceği işlemi, modelimizi kullanarak birkaç saniye içerisinde gerçekleştirmesi mümkün. 100 BT taramasından oluşan bir veri setinde derin öğrenme yöntemimiz, radyasyon onkologları tarafından yapılan analizlerle yüzde 78'den fazla bir benzerlik katsayısı elde etti. Bu oldukça önemli bir gelişme.” diyor.
Araştırmacılar, karmaşık anatomik yapılar ve vücudun bu bölümündeki yoğun organ dağılımı nedeniyle çalışmaları için baş ve boyun üzerinde yoğunlaştılar. Bu bölgelerdeki hassas dokulara istenmeden yapılan ışınlama, ağzı açmada zorluk, görme ve işitme bozukluğu ve bilişsel bozukluk gibi olumsuz yan etkilere neden olabiliyor.
Xie ekibinin yaklaşımının başarısının, modelin iki aşamalı tasarımına bağlı olduğunu söylüyor. İlk önce sistem hayati organları içeren bölgeleri tanımlıyor ve daha sonra bu odak alanlarından görüntü özelliklerini çıkarıyor.
Xie ayrıca şöyle ekliyor: “Derin öğrenen sinir ağımız, düşük kontrastlı BT taramalarında bile anatomileri belirleme yeteneğini büyük ölçüde artırıyor. Ayrıca kurulum, diğer yöntemlerden sayısal olarak daha verimli. Bu da, tekniğin sağlık kuruluşlarında daha kolay uygulanabileceği anlamına geliyor.”
Çalışma ile ilgili ayrıntılar, Nature Machine Intelligence dergisinde yer alıyor.
