"Derin Öğrenmeye Dayalı Tüm Vücut PSMA PET/CT Zayıflama Düzeltmesi için Pix-2-Pix GAN Kullanımı" başlıklı yeni bir çalışma, 7 Mayıs 2024 tarihinde Oncotarget'ın 15. cildinde yayınlandı.
Onkoloji hastalarının takibinde ardışık PET/CT çalışmalarından kaynaklanan radyasyon maruziyeti endişe kaynağıdır. Bu yakın tarihli araştırmada, Ulusal Sağlık Enstitüleri'ndeki Ulusal Kanser Enstitüsü'nden 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 ve Stephanie A. Harmon'ın da aralarında bulunduğu bir araştırma ekibi, yapay zeka (YZ) tabanlı bir araç tanıttı. Bu araç, düşük dozlu BT taramalarına olan ihtiyacı potansiyel olarak azaltarak, zayıflama düzeltmesi yapılmamış PET (NAC-PET) görüntülerinden zayıflama düzeltmesi yapılmış PET (AC-PET) görüntüleri üretmeyi amaçlamaktadır.
“Yapay zeka tarafından oluşturulan PET görüntüleri, prostat kanseri hastalarında kantitatif belirteçleri ve görüntü kalitesini korurken, BT taramalarında zayıflama düzeltmesi ihtiyacını azaltma potansiyeline sahiptir.”
Yöntemler: Eşleştirilmiş AC-PET ve NAC-PET görüntüleri temel alınarak 2D Pix-2-Pix üretken düşman ağ (GAN) mimarisine dayalı derin öğrenme algoritması geliştirildi. Prostat kanseri olan 302 hastanın 18F-DCFPyL PSMA (Prostat spesifik membran antijeni) PET-CT çalışması eğitim, doğrulama ve test gruplarına (sırasıyla n=183, 60 ve 59) ayrıldı. Model, iki standartlaştırılmış strateji kullanılarak eğitildi: Standart Alım Değeri (SUV) tabanlı ve SUV-NYUL tabanlı. Tarama yatay performansı, normalize edilmiş ortalama kare hatası (NMSE), ortalama mutlak hata (MAE), yapısal benzerlik indeksi (SSIM) ve tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR) kullanılarak değerlendirildi. Nükleer tıp uzmanı, ilgi alanının lezyon düzeyinde analizini prospektif olarak gerçekleştirdi. SUV göstergeleri, grup içi korelasyon katsayısı (ICC), tekrarlanabilirlik katsayısı (RC) ve doğrusal karma etkili modeller kullanılarak değerlendirildi.
Sonuçlar:Bağımsız test kohortunda, ortanca NMSE, MAE, SSIM ve PSNR değerleri sırasıyla %13,26, %3,59, 0,891 ve 26,82 idi. SUVmax ve SUVmean için ICC değerleri 0,88 ve 0,89 olup, orijinal ve yapay zeka tarafından oluşturulan kantitatif görüntüleme belirteçleri arasında güçlü bir korelasyon olduğunu göstermektedir. Lezyon konumu, yoğunluğu (Hounsfield birimleri) ve lezyon tutulumu gibi faktörlerin, oluşturulan SUV metriklerindeki göreceli hatayı etkilediği bulunmuştur (tüm p < 0,05).
“Pix-2-Pix GAN modeli tarafından oluşturulan AC-PET görüntüleri, orijinal görüntülerle yakından örtüşen SUV metrikleri sergiliyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan PET görüntüleri, nicel belirteçleri ve görüntü kalitesini korurken, zayıflama düzeltmesi için BT taramalarına olan ihtiyacı azaltmada umut vadeden klinik potansiyel gösteriyor.”
———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
Hepimizin bildiği gibi, tıbbi görüntüleme endüstrisinin gelişimi, bu alanda yaygın olarak kullanılan bir dizi tıbbi ekipmanın –kontrast madde enjektörleri ve bunlara ait sarf malzemelerinin– gelişiminden ayrı düşünülemez. Üretim endüstrisiyle ünlü Çin'de, tıbbi görüntüleme ekipmanı üretimiyle hem yurt içinde hem de yurt dışında tanınan birçok üretici bulunmaktadır.LnkMedKuruluşundan bu yana LnkMed, yüksek basınçlı kontrast madde enjektörleri alanına odaklanmıştır. LnkMed'in mühendislik ekibi, on yıldan fazla deneyime sahip bir doktora sahibi tarafından yönetilmekte olup, araştırma ve geliştirme çalışmalarına yoğun bir şekilde katılmaktadır. Onun rehberliğinde,CT tek başlı enjektör,CT çift başlı enjektör,MRI kontrast madde enjektörü, VeAnjiyografi yüksek basınçlı kontrast madde enjektörüÜrünlerimiz şu özelliklerle tasarlanmıştır: sağlam ve kompakt gövde, kullanışlı ve akıllı işletim arayüzü, eksiksiz fonksiyonlar, yüksek güvenlik ve dayanıklı tasarım. Ayrıca, ünlü markaların CT, MRI, DSA enjektörleriyle uyumlu şırıngalar ve tüpler de sağlayabiliriz. LnkMed'in tüm çalışanları, samimi yaklaşımları ve profesyonel güçleriyle sizi daha fazla pazarı birlikte keşfetmeye içtenlikle davet ediyor.
Yayın tarihi: 14 Mayıs 2024
