「深層学習ベースの全身 PSMA PET/CT 減衰補正のための Pix-2-Pix GAN の利用」と題された新しい研究が、2024 年 5 月 7 日に Oncotarget の Vol. 15 に最近掲載されました。
腫瘍患者の追跡調査における連続的な PET/CT 研究による放射線被曝が懸念されています。この最近の調査では、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 を含む研究者チームが参加しました。米国立衛生研究所国立がん研究所の L. Gulley 氏、Ravi A. Madan 氏、Peter L. Choyke 氏、Ismail Baris Turkbey 氏、Stephanie A. Harmon 氏は、人工知能 (AI) ツールを導入しました。このツールは、減衰補正されていない PET (NAC-PET) 画像から減衰補正された PET (AC-PET) 画像を生成することを目的としており、低線量 CT スキャンの必要性を削減できる可能性があります。
「AI で生成された PET 画像には、前立腺がん患者の定量的マーカーと画質を維持しながら、CT スキャンでの減衰補正の必要性を軽減する臨床的可能性があります。」
方法: 2D Pix-2-Pix 敵対的生成ネットワーク (GAN) アーキテクチャに基づく深層学習アルゴリズムは、ペアの AC-PET および NAC-PET 画像に基づいて開発されました。 302 人の前立腺がん患者を対象とした 18F-DCFPyL PSMA (前立腺特異的膜抗原) PET-CT 研究では、トレーニング群、検証群、検査群に分けられました (それぞれ 183 名、60 名、59 名)。モデルは、標準取り込み値 (SUV) ベースと SUV-NYUL ベースの 2 つの標準化された戦略を使用してトレーニングされました。水平方向のスキャン性能は、正規化平均二乗誤差 (NMSE)、平均絶対誤差 (MAE)、構造類似性指数 (SSIM)、およびピーク信号対雑音比 (PSNR) を使用して評価されました。核医学医師は、前向きに関心領域の病変レベルの分析を実行しました。 SUV 指標は、グループ内相関係数 (ICC)、再現性係数 (RC)、および線形混合効果モデルを使用して評価されました。
結果：独立した検査コホートでは、NMSE、MAE、SSIM、および PSNR の中央値は、それぞれ 13.26%、3.59%、0.891、および 26.82 でした。 SUVmax と SUVmean の ICC は 0.88 と 0.89 で、元の定量的イメージング マーカーと AI で生成された定量的イメージング マーカーの間に強い相関があることを示しています。病変の位置、密度（ハウンズフィールド単位）、病変の取り込みなどの要因が、生成された SUV メトリクスの相対誤差に影響を与えることが判明しました（すべて p < 0.05）。
「Pix-2-Pix GAN モデルによって生成された AC-PET は、元の画像と厳密に一致する SUV メトリクスを示しています。 AI で生成された PET 画像は、定量的マーカーと画像品質を維持しながら、減衰補正のための CT スキャンの必要性を軽減する有望な臨床的可能性を示しています。」
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投稿日時: 2024 年 5 月 14 日
