“Derin Öğrenme Tabanlı Tüm Vücut PSMA PET/BT Zayıflama Düzeltmesi için Pix-2-Pix GAN'ın Kullanılması” başlıklı yeni bir çalışma yakın zamanda 7 Mayıs 2024'te Oncotarget'ın 15. cildinde yayınlandı.
Onkoloji hastası takibinde ardışık PET/BT çalışmalarından kaynaklanan radyasyon maruziyeti endişe vericidir. Bu son araştırmada, 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'dan oluşan bir araştırmacı ekibi Ulusal Sağlık Enstitüleri'ndeki Ulusal Kanser Enstitüsü'nden bir yapay zeka (AI) aracı tanıttı. Bu araç, zayıflama düzeltilmemiş PET (NAC-PET) görüntülerinden zayıflama düzeltilmiş PET (AC-PET) görüntüleri üretmeyi ve böylece düşük doz BT taramalarına olan ihtiyacı azaltmayı amaçlıyor.
“Yapay zeka ile oluşturulan PET görüntüleri, prostat kanseri hastalarında kantitatif belirteçleri ve görüntü kalitesini korurken BT taramalarında zayıflama düzeltmesine olan ihtiyacı azaltmada klinik potansiyele sahiptir.”
Yöntemler: Eşleştirilmiş AC-PET ve NAC-PET görüntülerine dayalı olarak 2D Pix-2-Pix üretken düşmanca ağ (GAN) mimarisine dayalı derin öğrenme algoritması geliştirildi. Prostat kanseri olan 302 hastada yapılan 18F-DCFPyL PSMA (Prostat spesifik membran antijeni) PET-BT çalışması eğitim, doğrulama ve test gruplarına ayrıldı (sırasıyla n 183, 60 ve 59). Model, iki standart strateji kullanılarak eğitildi: Standart Alım Değeri (SUV) tabanlı ve SUV-NYUL tabanlı. Tarama yatay performansı, normalleştirilmiş ortalama kare hata (NMSE), ortalama mutlak hata (MAE), yapısal benzerlik indeksi (SSIM) ve tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR) kullanılarak değerlendirildi. Nükleer tıp doktoru, ilgi alanının lezyon seviyesi analizini prospektif olarak gerçekleştirdi. SUV göstergeleri, grup içi korelasyon katsayısı (ICC), tekrarlanabilirlik katsayısı (RC) ve doğrusal karışık etkiler modelleri kullanılarak değerlendirildi.
Sonuçlar：Bağımsız test kohortunda, medyan NMSE, MAE, SSIM ve PSNR sırasıyla %13,26, %3,59, 0,891 ve 26,82 idi. SUVmax ve SUVmean için ICC 0,88 ve 0,89 idi ve bu da orijinal ve AI tarafından oluşturulan kantitatif görüntüleme belirteçleri arasında güçlü bir korelasyon olduğunu gösteriyordu. Lezyon yeri, yoğunluk (Hounsfield birimleri) ve lezyon tutulumu gibi faktörlerin oluşturulan SUV metriklerindeki bağıl hatayı etkilediği bulundu (tümü p < 0,05).
“Pix-2-Pix GAN modeli tarafından üretilen AC-PET, orijinal görüntülerle yakın bir şekilde hizalanan SUV ölçümlerini göstermektedir. AI tarafından üretilen PET görüntüleri, kantitatif belirteçleri ve görüntü kalitesini korurken zayıflama düzeltmesi için BT taramalarının gerekliliğini azaltmada umut verici klinik potansiyel sergilemektedir.”
——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
Hepimizin bildiği gibi, tıbbi görüntüleme endüstrisinin gelişimi, bu alanda yaygın olarak kullanılan bir dizi tıbbi ekipmanın -kontrast madde enjektörleri ve bunların destekleyici sarf malzemeleri- geliştirilmesinden ayrılamaz. Üretim endüstrisiyle ünlü olan Çin'de, tıbbi görüntüleme ekipmanı üretimiyle yurtiçinde ve yurtdışında ünlü birçok üretici bulunmaktadır. Bunlar arasında şunlar yer almaktadır:BağlantıMed. LnkMed, kuruluşundan bu yana yüksek basınçlı kontrast madde enjektörleri alanına odaklanmıştır. LnkMed'in mühendislik ekibi, on yıldan fazla deneyime sahip bir doktora tarafından yönetilmekte olup araştırma ve geliştirmeye yoğun bir şekilde katılmaktadır. Onun rehberliğinde,CT tek başlı enjektör,CT çift başlı enjektör,MRI kontrast madde enjektörü, VeAnjiyografi yüksek basınçlı kontrast madde enjektörüBu özelliklerle tasarlanmıştır: güçlü ve kompakt gövde, kullanışlı ve akıllı çalışma arayüzü, eksiksiz işlevler, yüksek güvenlik ve dayanıklı tasarım. Ayrıca, ünlü CT, MRI, DSA enjektör markalarıyla uyumlu şırıngalar ve tüpler de sağlayabiliriz. Samimi tutumları ve profesyonel güçleriyle, LnkMed'in tüm çalışanları sizi içtenlikle gelip birlikte daha fazla pazarı keşfetmeye davet ediyor.
Yayınlanma zamanı: 14-May-2024
