Kanser tedavisinde kullanılan proton terapisi, geleneksel radyoterapiye kıyasla sağlıklı dokulara daha az zarar veren etkili bir yöntem. Ancak bu tedavinin en büyük zorluğu, vücuttaki anatomik değişikliklere karşı gösterdiği yüksek hassasiyet.
Bilim insanları bu sorunu çözmek için yapay zeka destekli yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, kaba-ince (coarse-to-fine) yaklaşımı benimseyen bir yapı kullanarak CT taramalarını hızla analiz ediyor ve organ hareketlerini tespit ediyor.
Geliştirilen teknoloji, çift CNN tabanlı kodlayıcılar aracılığıyla hiyerarşik özellik çıkarımı yapıyor ve transformer tabanlı bir çözücü kullanarak deformasyon alanlarını aşamalı olarak iyileştiriyor. Sistemin en önemli özelliği, sadece CT yoğunluk değerlerini değil, hedef organ konturları, doz dağılımları ve tedavi planlama verilerini de analiz etmesi.
Bu çok modlu yaklaşım, sistem performansını önemli ölçüde artırırken, çevrimiçi adaptif iş akışlarının gerektirdiği hız standardına uyum sağlıyor. Geleneksel deformable görüntü kayıt yöntemleri bu tür uygulamalar için çok yavaş kalırken, mevcut derin öğrenme yaklaşımları klinik bilgileri yeterince kullanmıyordu.
Bu yenilik, proton tedavisinin precision medicine yaklaşımıyla daha etkili hale getirilmesine katkı sağlayarak kanser hastalarının tedavi kalitesini artırma potansiyeli taşıyor.