Un novu studiu intitulatu "Utilizing Pix-2-Pix GAN for Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction" hè statu publicatu recentemente in u Volume 15 di Oncotarget u 7 di maghju di u 2024.
L'esposizione à a radiazione da studii sequenziali PET / CT in u seguimentu di u paziente oncologicu hè una preoccupazione. In questa investigazione recente, una squadra di circadori cumpresi Kevin C. Ma, Esther Mena, Liza Lindenberg, Nathan S. Lay, Phillip Eclarinal, Deborah E. Citrin, Peter A. Pinto, Bradford J. Wood, William L. Dahut, James L. Gulley, Ravi A. Madan, Peter L. Choyke, Ismail Baris Turkbey, è Stephanie A. Harmon da l'Istitutu Naziunale di Cancer à l'Istituti Naziunali di Salute hà introduttu un strumentu di intelligenza artificiale (AI). Stu strumentu hà u scopu di generà l'imaghjini PET curretti per l'attenuazione (AC-PET) da l'imaghjini PET curretti per l'attenuazione (NAC-PET), potenzialmente riducendu a necessità di scans CT di dosi bassu.
"L'imaghjini PET generati da Ai anu u potenziale clinicu per riduce a necessità di correzione di l'attenuazione nantu à scans CT, preservando i marcatori quantitativi è a qualità di l'imaghjini per i malati di cancro di prostata".
Metodi: Un algoritmu d'apprendimentu profondu basatu annantu à l'architettura di rete adversa generativa (GAN) 2D Pix-2-Pix hè statu sviluppatu basatu annantu à l'imaghjini AC-PET è NAC-PET accoppiati. U studiu PET-CT 18F-DCFPyL PSMA (Prostate-specific membrane antigen) di 302 pazienti cun cancru di prostata hè statu divisu in gruppi di furmazione, validazione è teste (n 183, 60 è 59, rispettivamente). U mudellu hè statu furmatu cù duie strategie standardizzate: Standard Uptake Value (SUV) basatu è SUV-NYUL basatu. U rendimentu horizontale di scansione hè statu valutatu utilizendu l'errore quadratu mediu normalizatu (NMSE), l'errore assolutu mediu (MAE), l'indice di similitudine strutturale (SSIM) è u rapportu signal-to-noise peak (PSNR). U duttore di medicina nucleare hà realizatu prospectively un analisi di livellu di lesione di l'area di interessu. L'indicatori SUV sò stati valutati utilizendu coefficienti di correlazione intragruppu (ICC), coefficienti di ripetibilità (RC) è mudelli di effetti lineari misti.
Risultati:In a cohorte di teste indipendenti, a mediana NMSE, MAE, SSIM è PSNR eranu 13.26%, 3.59%, 0.891 è 26.82, rispettivamente. L'ICC per SUVmax è SUVmean eranu 0.88 è 0.89, chì indicanu una forte correlazione trà i marcatori di imaging quantitativi originali è generati da AI. Fattori cum'è a situazione di a lesione, a densità (unità Hounsfield) è l'assunzione di a lesione sò stati trovati per impactà l'errore relative in i metrici SUV generati (tutti p <0.05).
"L'AC-PET generatu da u mudellu Pix-2-Pix GAN mostra metriche SUV chì sò strettamente allineate cù l'imaghjini originali. L'imaghjini PET generati da AI mostranu un potenziale clinicu promettente per riduce a necessità di scans CT per a correzione di l'attenuazione, mantenendu i marcatori quantitativi è a qualità di l'imaghjini ".
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Tempu di post: 14-May-2024
