人工智能重建的MRI图像可以加速和更好地指导放疗

一种重建移动肿瘤的MRI图像的人工智能(AI)可以在几秒钟内完成，这对目前优化临床放疗治疗的方法有了重大改进。

这种名为德古拉(Dracula，“深度径向卷积神经网络”的缩写)的人工智能可以从含有伪影的低质量图像中复制患者整个解剖结构的四维核磁共振图像，包括肿瘤和健康器官，这些伪影是用人工智能扫描产生的现实中不存在的视觉异常不完整的信息．

从这些采样不足的扫描中重建高质量的4D MRI图像可能需要几个小时，而人工智能平均只需要28秒。

这些重建的图像可以通过跟踪患者呼吸时肿瘤的运动来准确地指导对肿瘤的放射治疗。这个过程被称为核磁共振引导放射治疗(MRgRT)，并允许放射治疗相应调整，以改善患者的结果。

这项研究发表在杂志上放射治疗和肿瘤学这项研究由伦敦癌症研究所和皇家马斯登NHS基金会的科学家领导。它由英国癌症研究中心、NVIDIA、皇家马斯登NIHR生物医学研究中心和ICR资助。bob88体育平台登录

更快的图像采集

为了治疗随着呼吸而移动的肿瘤患者，需要4D MRI图像来显示在呼吸期间(称为呼吸期)不同时间点的肿瘤和周围器官的3D体积。

通过结合多个呼吸相，可以从4D MRI图像中计算出中间位置图像。中位图像显示了肿瘤的平均位置和它在呼吸时的运动，这是准确规划放射治疗所必需的。

治疗这类肿瘤的另一种方法是让患者屏住呼吸，这样肿瘤就不会再移动，但这对患者来说很费力，使治疗时间更长，难度更大。

Dracula允许在几秒钟内获得4D MRI和中间位置图像，并可能在治疗前在线获得，以实时指导放射治疗，并根据患者的解剖结构使治疗更具适应性。

在临床中，由德古拉重建的图像可用于指导ICR和皇家马斯登的MR直线ac机器——一种使用核磁共振扫描仪和线性加速器定位并向肿瘤输送放射治疗剂量的新型组合技术。这意味着高强度的辐射可以精确地对准肿瘤，将影响健康器官的风险降至最低。

临床可接受的

正如它的名字“神经网络”一样，人工智能的工作原理就像大脑中神经元的简化版本，并通过一系列训练示例学习重建更高质量的4D MRI图像。研究人员使用了低质量的4D核磁共振成像图像临床使用作为德古拉的输入数据。

有了关于患者肿瘤和周围器官的空间维度和呼吸阶段的信息，研究人员可以训练德古拉产生4D MRI和中间位置图像，这些图像被放射科医生和放射肿瘤学家认为可以在临床中使用。

德古拉的表现也与另一种算法MoCo-HDTV重建的4D MRI图像进行了验证，以进行比较，图像质量评分为李克特五分制，0分表示不可读，5分表示优秀。

德古拉重建的图像得分在1.8到3.4之间，专家报告了一些轻微的模糊和条纹，降低了能见度。

虽然没有MoCo-HDTV生成的图像得分高，但德古拉仍然能够很好地可视化患者的肿瘤和高危器官——在这种情况下是心脏和食道，因此它可以在实践中用于计划和指导放射治疗。

研究负责人Andreas Wetscherek博士，ICR放射治疗中的磁共振成像团队负责人，他说:

“使用人工智能快速重建癌症患者解剖结构的4D MRI图像，可以让我们准确地确定肿瘤的位置，并在之前描述它们的运动放射治疗这将使我们能够增加辐射剂量，只针对肿瘤而不是健康的器官。

“这项研究证明了神经网络在短短几秒钟内就能获得与传统方法相当的成像结果的潜力。这对那些我们需要避免肿瘤周围健康器官的癌症尤其有用，比如胰腺癌，目前这种癌症限制了向肿瘤输送高剂量辐射。”