Deep learning för prostatalokalisering i MRI med hjälp av guldmarkörer för strålbehandling av prostatacancer

Syfte och mål

Vi har använt avancerade AI metoder för att lära ett djupt neuralt nätverk att identifiera guldmarkörer på MR-bilder och urskilja dessa mot förkalkningar och andra vanligt förekommande ämnen som naturligt förekommer i kroppen. Guldmarkörerna används för att kunna lokalisera prostatan vid extern strålterapi och används i vanliga fall tillsammans med (Computer Tomography) CT. Eftersom MR-bilder är bättre på att avbilda de anatomiska mjukdelarna vill man hitta en robust metod för att kunna identifiera guldmarkörerna även i MR-bilder.

Resultat och förväntade effekter

Vid projektet färdigställande har vi tagit fram en fungerande metod för att lokalisera prostatan i MR-bilder som motsvarar förmågan att lokalisera prostatan i en CT-bild. Metoden är analyserad och utvärderad i en rad olika framtagna mått. Resultatet av detta projekt är en vetenskaplig artikel samt en grund för att ta fram en ny produkt som kliniskt kan användas för prostatalokalisering i MR-bilder.

Upplägg och genomförande

Vi har testat beprövade metoder som har visat sig ha framgång med liknande problem. Dessa har analyserats och förbättringsmöjligheter har identifierats som sedan inkorporerats i neurala nätverken. En viktig del i projektet har varit att analysera och validera den framtagna metodens prestanda så att den lever upp till de krav som är satta för ändamålet vilket har genomförts i en rad olika tester.