Un nuovo studio intitolato "Utilizing Pix-2-Pix GAN for Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction" è stato recentemente pubblicato nel volume 15 di Oncotarget il 7 maggio 2024.
L’esposizione alle radiazioni derivante da studi PET/CT sequenziali nel follow-up di pazienti oncologici è motivo di preoccupazione. In questa recente indagine, un team di ricercatori tra cui 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 e Stephanie A. Harmon del National Cancer Institute del National Institutes of Health hanno introdotto uno strumento di intelligenza artificiale (AI). Questo strumento mira a generare immagini PET corrette per l'attenuazione (AC-PET) da immagini PET non corrette per l'attenuazione (NAC-PET), riducendo potenzialmente la necessità di scansioni TC a basso dosaggio.
“Le immagini PET generate dall’intelligenza artificiale hanno il potenziale clinico per ridurre la necessità di correzione dell’attenuazione sulle scansioni TC preservando i marcatori quantitativi e la qualità dell’immagine per i pazienti affetti da cancro alla prostata”.
Metodi: un algoritmo di deep learning basato sull’architettura della rete generativa avversaria (GAN) 2D Pix-2-Pix è stato sviluppato sulla base di immagini AC-PET e NAC-PET accoppiate. Lo studio PET-CT con 18F-DCFPyL PSMA (antigene di membrana specifico della prostata) su 302 pazienti con cancro alla prostata è stato diviso in gruppi di formazione, validazione e test (n = 183, 60 e 59, rispettivamente). Il modello è stato addestrato utilizzando due strategie standardizzate: basata su Standard Uptake Value (SUV) e basata su SUV-NYUL. Le prestazioni orizzontali della scansione sono state valutate utilizzando l'errore quadratico medio normalizzato (NMSE), l'errore assoluto medio (MAE), l'indice di somiglianza strutturale (SSIM) e il rapporto segnale-rumore di picco (PSNR). Il medico di medicina nucleare ha eseguito in modo prospettico un'analisi del livello della lesione dell'area di interesse. Gli indicatori SUV sono stati valutati utilizzando il coefficiente di correlazione intragruppo (ICC), il coefficiente di ripetibilità (RC) e modelli lineari a effetti misti.
Risultati:Nella coorte di test indipendenti, i valori mediani di NMSE, MAE, SSIM e PSNR erano rispettivamente 13,26%, 3,59%, 0,891 e 26,82. L'ICC per SUVmax e SUVmean era 0,88 e 0,89, indicando una forte correlazione tra i marcatori di imaging quantitativi originali e quelli generati dall'intelligenza artificiale. È stato riscontrato che fattori quali la posizione della lesione, la densità (unità Hounsfield) e l'assorbimento della lesione influiscono sull'errore relativo nelle metriche SUV generate (tutti p <0,05).
“L’AC-PET generato dal modello Pix-2-Pix GAN dimostra le metriche del SUV che si allineano strettamente con le immagini originali. Le immagini PET generate dall’intelligenza artificiale mostrano un promettente potenziale clinico per ridurre la necessità di scansioni TC per la correzione dell’attenuazione mantenendo i marcatori quantitativi e la qualità dell’immagine”.
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Orario di pubblicazione: 14 maggio 2024
