Un nuovo studio intitolato "Utilizzo di Pix-2-Pix GAN per la correzione dell'attenuazione PET/CT PSMA basata su Deep Learning" è stato recentemente pubblicato nel volume 15 di Oncotarget il 7 maggio 2024.
L'esposizione alle radiazioni derivanti da studi PET/TC sequenziali nel follow-up dei pazienti oncologici è motivo di preoccupazione. In questa recente ricerca, 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 presso i National Institutes of Health, ha introdotto uno strumento di intelligenza artificiale (IA). Questo strumento mira a generare immagini PET con attenuazione corretta (AC-PET) a partire da immagini PET senza attenuazione corretta (NAC-PET), riducendo potenzialmente la necessità di scansioni TC a bassa dose.
“Le immagini PET generate dall'intelligenza artificiale hanno il potenziale clinico di ridurre la necessità di correzione dell'attenuazione nelle scansioni TC, preservando al contempo i marcatori quantitativi e la qualità dell'immagine per i pazienti affetti da cancro alla prostata”.
Metodi: È stato sviluppato un algoritmo di deep learning basato sull'architettura di rete generativa avversaria (GAN) Pix-2-Pix 2D, basato su immagini AC-PET e NAC-PET accoppiate. Lo studio PET-CT con PSMA (antigene di membrana specifico della prostata) 18F-DCFPyL su 302 pazienti con cancro alla prostata è stato suddiviso in gruppi di addestramento, validazione e test (rispettivamente n=183, 60 e 59). Il modello è stato addestrato utilizzando due strategie standardizzate: basata sullo Standard Uptake Value (SUV) e basata sul SUV-NYUL. Le prestazioni orizzontali di scansione sono state valutate utilizzando l'errore quadratico medio normalizzato (NMSE), l'errore assoluto medio (MAE), l'indice di similarità strutturale (SSIM) e il rapporto segnale/rumore di picco (PSNR). Il medico di medicina nucleare ha eseguito prospetticamente un'analisi del livello di 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 indipendente, i valori mediani di NMSE, MAE, SSIM e PSNR erano rispettivamente del 13,26%, 3,59%, 0,891 e 26,82. I valori di ICC per SUVmax e SUVmean erano rispettivamente di 0,88 e 0,89, a indicare una forte correlazione tra i marcatori di imaging quantitativi originali e quelli generati dall'intelligenza artificiale. Fattori come la posizione della lesione, la densità (unità Hounsfield) e l'assorbimento della lesione hanno influenzato l'errore relativo nelle metriche SUV generate (tutti p < 0,05).
"L'AC-PET generato dal modello GAN Pix-2-Pix mostra metriche 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 TC per la correzione dell'attenuazione, mantenendo al contempo i marcatori quantitativi e la qualità dell'immagine."
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Data di pubblicazione: 14-05-2024
