Rakava obolenja predstavljajo pomembno oviro pri podaljševanju življenjske dobe, zato sta njihovo zdravljenje in obvladovanje ključna izziva sodobne družbe v kontekstu zdravja in kakovosti življenja. Rak na področju glave in vratu predstavlja približno 5 % vseh rakavih obolenj po svetu, pri čemer je radioterapija (RT) razširjen način zdravljenja, ki dostavlja visoko dozo sevanja rakavim celicam, hkrati pa prihrani zdrave kritične organe. V zadnjem desetletju je napredek v RT prispeval k ohranjanju delovanja organov in zmanjšani umrljivosti bolnikov z rakom na področju glave in vratu, pri čemer je bil velik napredek dosežen v umetni inteligenci (UI), ki ima širok spekter uporabe na področju RT. Predvsem proces razdeljevanja medicinskih slik v tridimenzionalne prostorske enote, ki predstavljajo tumorje in kritične organe, poznan kot orisovanje ali segmentacija, ki pomaga pri izdelavi optimalnih in personaliziranih načrtov porazdelitve sevanja, je ponovno oživel z uvedbo avtomatskih postopkov za računalniško analizo medicinskih slik na podlagi UI, ki izvajajo avtomatsko segmentacijo. Medtem ko večina postopkov segmentacije temelji na slikah računalniške tomografije (CT), saj le-te vsebujejo informacijo o elektronski gostoti za izračun absorpcije energije obsevalnih žarkov, je integracija komplementarnih slik magnetne resonance (MR) priporočena zlasti za segmentacijo kritičnih organov v področjih, kot je na primer glava in vrat. Z vidika RT pa ima segmentacija kritičnih organov neposredne klinične posledice, saj jo je potrebno ovrednotiti ne samo glede na geometrijsko ujemanje, ampak tudi z vidika dozimetričnega vpliva. Poleg tega je pri vedno večji razpoložljivosti MR slik pri načrtovanju RT potek dela v radiološki onkologiji osredotočen na MR slike, in sicer v kontekstu RT z izključno uporabo MR. Ker programska oprema za načrtovanje RT zahteva CT slike za izračune porazdelitve obsevalnih doz, je osnovna ideja RT z izključno uporabo MR nadomestiti pridobivanje CT slik s sintetičnimi CT slikami, ustvarjenimi iz danih MR slik, ter nato uporabljati samo MR slike v kombinaciji s sintetičnimi CT slikami vzdolž celotnega procesa načrtovanja RT. V predlaganem raziskovalnem projektu bomo gradili na znanju in izkušnjah naših preteklih projektov za namen sistematičnega merjenja in analize dozimetričnega vpliva na načrtovanje RT za področje glave in vratu, ki ga povzročajo različne geometrijske konfiguracije orisov kritičnih organov, pridobljenih iz CT slik, MR slik, kombinacije CT in MR slik ali sintetičnih CT slik, in sicer z ročno ali avtomatsko segmentacijo oziroma z ročnim urejanjem orisov avtomatske segmentacije. V ta namen bomo od naših kliničnih partnerjev pridobili zbirko podatkov s primeri načrtovanja RT, ki bo dopolnila ali povečala našo obstoječo zbirko podatkov s CT in MR slikami področja glave in vratu. Ob upoštevanju razpolaganja s takšno zbirko podatkov nameravamo načrtovati in razviti sodobno UI metodologijo za generiranje sintetičnih CT slik glede na pridobljene MR slike področja glave in vratu, in sicer z uporabo generativnih difuzijskih modelov, ki so bili pred kratkim predstavljeni kot UI tehnologija z visoko zmogljivostjo učenja porazdelitve kompleksnih podatkov, ter oceniti njihov vpliv na načrtovanje RT z izključno uporabo MR. Nazadnje želimo našim kliničnim partnerjem zagotoviti tudi ustrezne povratne informacije o pridobljenih rezultatih ter priskrbeti nove aplikacije in vpoglede, ki bodo posledično olajšali delovni proces v radiološki onkologiji, izboljšali kakovost načrtovanja RT ter pripomogli k zdravljenju raka na področju glave in vratu. Naši cilji so torej osredotočeni na načrtovanje in razvoj najsodobnejših metod za računalniško podprto analizo medicinskih slik, podprtih z UI, za ustvarjanje sintetičnih CT slik ter za sistematično vrednotenje geometrijskega in dozimetričnega vpliva na načrtovanje zdravljenja raka z RT z namenom prispevanja k razvoju RT z izključno uporabo MR na področju glave in vratu.
