「ディープラーニングベースの全身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の第15巻に掲載されました。
腫瘍学患者の追跡調査における連続PET/CT検査による放射線被曝は懸念事項となっている。この最近の調査において、米国国立衛生研究所（NIH）の国立がん研究所の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、Stephanie A. Harmonらからなる研究チームは、人工知能（AI）ツールを導入した。このツールは、非減衰補正PET（NAC-PET）画像から減衰補正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低減する可能性を秘めている。
「AI生成PET画像は、前立腺がん患者の定量マーカーと画質を維持しながら、CTスキャンの減衰補正の必要性を減らす臨床的可能性を秘めています。」
方法: 2D Pix-2-Pix生成的敵対的ネットワーク (GAN) アーキテクチャに基づくディープラーニング アルゴリズムが、ペアの AC-PET および NAC-PET 画像に基づいて開発されました。前立腺がん患者 302 例を対象とした 18F-DCFPyL PSMA (前立腺特異膜抗原) PET-CT 研究を、トレーニング グループ、検証グループ、テスト グループ (それぞれ n 183、60、59) に分けました。モデルは、標準摂取値 (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。スキャンの水平方向のパフォーマンスは、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) を使用して評価しました。核医学医師が関心領域の病変レベル分析を前向きに実施しました
結果：独立試験コホートにおけるNMSE、MAE、SSIM、PSNRの中央値はそれぞれ13.26%、3.59%、0.891、26.82でした。SUVmaxとSUVmeanのICCはそれぞれ0.88と0.89であり、元の定量画像マーカーとAI生成の定量画像マーカーの間に強い相関が見られました。病変の位置、密度（ハウンスフィールド単位）、病変の集積といった要因が、生成されたSUV指標の相対誤差に影響を与えることが確認されました（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、元の画像とほぼ一致するSUV指標を示しています。AI生成PET画像は、定量マーカーと画質を維持しながら、減衰補正のためのCTスキャンの必要性を低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
