Amaç: Radyoterapi'de (RT) risk altındaki organların (RAO) segmentasyonu RT planlamasında çok önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zekanın (YZ) bir alt dalı olan derin öğrenme ile RAO segmentasyonu yapılabilmektedir (1). Manuel segmentasyonun daha fazla zaman alması ve maliyetli olması nedeni ile ve konturlamayı yapan kişiye bağlı değişikliğe de yatkın olduğundan bu organların YZ ile otomatik segmentasyonu daha önemli hale gelmiştir (2). Bu çalışmanın amacı; toraks bölgesindeki RAO'ların şekil ve anatomik içeriklerinin kullanılarak YZ'ın bir alt dalı olan derin öğrenme metodu ile otomatik segmentasyonun oluşturulmasıdır. Gereç ve Yöntem: Çalışmada Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Hastanesi Radyasyon Onkolojisi Anabilim Dalı'nda akciğer RT'si uygulanan 265 hastanın toraks bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüŞekil leri kullanılmıştır. Segmentasyonda kalp, özefagus, sağ akciğer, sol akciğer ve spinal kord organlarının segmentasyonu amaçlanmıştır. BT görüntülerinin elde edilmesinde Siemens SOMATOM Definition ASâ. cihazı kullanılmıştır. 265 hastanın BT görüntüleri rastgele olarak 50 hasta eğitim grubu (training), 15 hasta doğrulama grubu (validation) ve 200 hasta ise test grubu olarak ayrılmıştır. Test grubunda olan 200 hastanın BT görüntüsü derin öğrenme algoritması olan U-net kullanılarak segmentasyon oluşturulmuştur (1). Kantitatif değerlendirme kriterleri olarak Precision (kesinlik), Recall (duyarlılık), F-score (precision ve recall'ın harmonik ortalaması), Hausdorf Distance (HD) (bir segmetasyondaki pikselin diğer segmentasyondaki en yakın piksele olan uzaklığı) ve Mean Surface Distance (MSD) gibi modeller kullanılmıştır. Bulgular: Toraks bölgesindeki beş organın segmentasyon deneme sonuçları Tablo 1'de gösterilmiştir. Kalp segmentasyonunda F-score 89.31 ±0.14, HD-95değeri 4.08±0.03 ve MSD ise 3.66±0.06 bulunmuştur. Özefagus segmentasyonunda F-score 73.80±0.48, HD95 2.243±0.003 ve MSD ise 2.084±0.004 olarak bulunmuştur. Sağ ve sol akciğer için F-score sırasıyla 93.95±0.26 ve 94.12±0.33 bulunmuştur. Sağ akciğer için HD95 2.91±0.03, MSD ise 2.01±0.01 olarak bulunmuştur. Sol akciğer içinse HD95 2.67±0.06 ve MSD 2.30±0.20 olarak bulunmuştur. Son olarak spinal kord için F-score, HD95 ve MSD değerleri sırasıyla 92.84±0.22, 1.636±0.014 ve 0.611±0.110 olarak bulunmuştur. Şekil 1 de örnek olarak kalbe ait segmentasyon kesiti gösterilmiştir. Sonuç: Bu çalışmada toraks CT deki RAO'ların yer, boyut ve anatomik içeriklerine göre başarılı bir segmentasyon modeli oluşturulmuştur. Kalitatif ve Kantitatif analizler baseline modele göre segmentasyonun yüksek performans sergilediğini göstermiştir. Bu ve buna benzer çalışmalar radyoterapi pratiğinde RAO konturlanmasında hem insan iş gücünden hem de maliyetten tasarruf edilmesinin önünü açmaktadır. [ABSTRACT FROM AUTHOR]