Nová štúdia s názvom „Utilizing Pix-2-Pix GAN for Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction“ bola nedávno publikovaná vo zväzku 15 Oncotarget 7. mája 2024.
Vystavenie žiareniu zo sekvenčných štúdií PET/CT pri sledovaní onkologických pacientov je znepokojujúce. V tomto nedávnom výskume tím výskumníkov vrátane Kevina C. Ma, Esther Mena, Lizy Lindenberg, Nathana S. Laya, Phillipa Eclarinala, Deborah E. Citrin, Peter A. Pinto, Bradford J. Wood, William L. Dahut, James L. Gulley, Ravi A. Madan, Peter L. Choyke, Ismail Baris Turkbey a Stephanie A. Harmon z National Cancer Institute pri National Institutes of Health predstavili nástroj umelej inteligencie (AI). Tento nástroj sa zameriava na generovanie snímok PET s korekciou útlmu (AC-PET) z snímok PET (NAC-PET) s korekciou útlmu, čím sa potenciálne znižuje potreba CT skenov s nízkou dávkou.
"Pet obrazy generované Ai majú klinický potenciál znížiť potrebu korekcie útlmu na CT skenoch pri zachovaní kvantitatívnych markerov a kvality obrazu u pacientov s rakovinou prostaty."
Metódy: Algoritmus hlbokého učenia založený na architektúre 2D Pix-2-Pix generatívnej adversariálnej siete (GAN) bol vyvinutý na základe spárovaných obrazov AC-PET a NAC-PET. Štúdia 18F-DCFPyL PSMA (Prostatický špecifický membránový antigén) PET-CT s 302 pacientmi s rakovinou prostaty bola rozdelená do tréningových, validačných a testovacích skupín (n 183, 60 a 59, v uvedenom poradí). Model bol trénovaný pomocou dvoch štandardizovaných stratégií: založená na štandardnej hodnote absorpcie (SUV) a na báze SUV-NYUL. Horizontálny výkon skenovania bol hodnotený pomocou normalizovanej strednej štvorcovej chyby (NMSE), strednej absolútnej chyby (MAE), indexu štruktúrnej podobnosti (SSIM) a špičkového pomeru signálu k šumu (PSNR). Lekár nukleárnej medicíny prospektívne vykonal analýzu úrovne lézií v oblasti záujmu. Ukazovatele SUV boli hodnotené pomocou vnútroskupinového korelačného koeficientu (ICC), koeficientu opakovateľnosti (RC) a modelov lineárnych zmiešaných efektov.
Výsledky：V nezávislej testovacej kohorte bol medián NMSE, MAE, SSIM a PSNR 13,26 %, 3,59 %, 0,891 a 26,82. ICC pre SUVmax a SUVmean boli 0,88 a 0,89, čo naznačuje silnú koreláciu medzi pôvodnými a AI generovanými kvantitatívnymi zobrazovacími markermi. Zistilo sa, že faktory ako umiestnenie lézie, hustota (Hounsfieldove jednotky) a absorpcia lézií ovplyvňujú relatívnu chybu vo vygenerovaných metrikách SUV (všetky p < 0,05).
„AC-PET generovaný modelom Pix-2-Pix GAN demonštruje metriky SUV, ktoré sa tesne zhodujú s pôvodnými obrázkami. PET obrazy generované AI vykazujú sľubný klinický potenciál na zníženie potreby CT skenov na korekciu útlmu pri zachovaní kvantitatívnych markerov a kvality obrazu.
——————————————————————————————————————————————————— ——————————————————————————————————————————
Ako všetci vieme, rozvoj priemyslu medicínskeho zobrazovania je neoddeliteľný od vývoja série medicínskych zariadení – injektorov kontrastných látok a ich podporného spotrebného materiálu – ktoré sú v tejto oblasti široko používané. V Číne, ktorá je známa svojim výrobným priemyslom, existuje veľa výrobcov známych doma aj v zahraničí výrobou zdravotníckych zobrazovacích zariadení, vrátaneLnkMed. Od svojho založenia sa LnkMed sústreďuje na oblasť vysokotlakových injektorov kontrastných látok. Inžiniersky tím LnkMed vedie Ph.D. s viac ako desaťročnými skúsenosťami a intenzívne sa zaoberá výskumom a vývojom. Pod jeho vedením saCT jednohlavý injektor,CT dvojhlavový injektor,Injektor kontrastnej látky MRI, aAngiografický vysokotlakový injektor kontrastnej látkysú navrhnuté s týmito vlastnosťami: silné a kompaktné telo, pohodlné a inteligentné ovládacie rozhranie, kompletné funkcie, vysoká bezpečnosť a odolný dizajn. Môžeme tiež poskytnúť injekčné striekačky a hadičky, ktoré sú kompatibilné s týmito slávnymi značkami injektorov CT, MRI, DSA Všetci zamestnanci spoločnosti LnkMed vás so svojím úprimným prístupom a profesionálnou silou úprimne pozývajú, aby ste prišli a spoločne preskúmali ďalšie trhy.
Čas odoslania: 14. mája 2024
