Algoritmes om tumoren te bestralen

©UZ Leuven

Het UZ Leuven analyseert medische beelden van kankerpatiënten met artificiële intelligentie om met bestraling zo min mogelijk schade te berokkenen aan gezond weefsel.

Sandra Nuyts, oncoloog in het UZ Leuven, ziet jaarlijks zo'n 200 patiënten met hoofd- en halskanker passeren waarvan de overgrote meerderheid als deel van de behandeling wordt bestraald.

'Het hoofd en de hals behoren tot de meest complexe regio's van het lichaam om te bestralen. Er liggen veel cruciale weefsels. De hersenen, ogen, speekselklieren, slikspieren, hersenstam, ruggenmerg, enzovoort', legt Nuyts uit. 'Die moeten we zoveel mogelijk vermijden. Daarom willen we de bestralingsdosis minimaal houden om nefaste neveneffecten te voorkomen.'

Labels kleven

Maar dat kan alleen maar door de beelden van een CT-scanner grondig te analyseren en er niet alleen de tumor maar ook de ligging van de risico-organen duidelijk op af te bakenen. 'Dat laatste deel van de oefening hebben we nu geoptimaliseerd en geautomatiseerd', aldus Nuyts.

De ontwikkeling van algoritmes gebeurde onder leiding van ingenieur Frederik Maes van het Medical Imaging Research Center (MIRC) van UZ Leuven. Maes vertrok daarbij van een database met een zeventigtal scans waarbij elke pixel gekarakteriseerd is met een specifieke grijswaarde. Bot ziet er bijvoorbeeld witter uit dan zacht weefsel.

Nuyts schreef vervolgens algoritmes die op zoek gingen naar patronen in die pixels om uiteindelijk op elke pixel een label - bijvoorbeeld 'speekselklier' of 'hersenstam' - te kleven. 

Tijdswinst

De aflijning van de risico-organen gebeurde vroeger manueel op de computer. Dat was een hele klus, legt Nuyts uit. Een CT-scan levert per patiënt honderden beelden op, om de paar millimeter wordt een beeld genomen van de doorsnede van hoofd tot borst. 'Het kostte me een uur om daar beeld per beeld alle organen op te tekenen, en ik heb wel al wat ervaring. Nu doen we dat met algoritmes, en achteraf voer ik er kwaliteitscontrole op uit. Het kost me nu nog één of twee minuten om het te controleren.'

De tijdswinst van zowat een uur per patiënt is niet het enige voordeel. 'Als ik ziek uitval en lange tijd afwezig ben, weet ik dat alles kan doorlopen. Het proces staat op punt en we gebruiken het bijna dagelijks.' De technologie zal in de toekomst breder ingezet worden voor onder andere patiënten met long-, slokdarm- of prostaatkanker.  

Intussen wordt ook gewerkt aan een manier om de tumor zelf automatisch af te bakenen. 'Dat is moeilijker dan de organen af te lijnen', aldus Nuyts. 'Een tumor is altijd verschillend. Hij kan op alle plaatsen voorkomen, in allerlei vormen. En je hebt een combinatie van verschillende scans nodig.' 

Het MIRC werkt verder onder meer aan artificiële intelligentie om hersenbeelden van patiënten met een beroerte snel te analyseren en om abnormale patronen in het kloppen van je hart te detecteren. Het centrum lag eerder ook aan de basis van de start-up Icometrix. Diens software meet de evolutie van hersenletsels om de werking van medicijnen bij patiënten met multiple sclerose op te volgen.

Lees verder

Advertentie
Advertentie

Tijd Connect