Eine neue Studie mit dem Titel „Nutzung von Pix-2-Pix GAN für die auf Deep Learning basierende Ganzkörper-PSMA-PET/CT-Dämpfungskorrektur“ wurde kürzlich am 7. Mai 2024 in Band 15 von Oncotarget veröffentlicht.
Die Strahlenbelastung durch sequenzielle PET/CT-Untersuchungen in der Nachsorge onkologischer Patienten ist besorgniserregend. In dieser aktuellen Untersuchung stellte ein Forscherteam, darunter 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 und Stephanie A. Harmon vom National Cancer Institute der National Institutes of Health, ein Tool auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) vor. Dieses Tool soll aus nicht-dämpfungskorrigierten PET-Bildern (NAC-PET) dämpfungskorrigierte PET-Bilder (AC-PET) generieren und so möglicherweise den Bedarf an Niedrigdosis-CT-Scans reduzieren.
„Durch KI generierte PET-Bilder haben das klinische Potenzial, den Bedarf an Dämpfungskorrekturen bei CT-Scans zu reduzieren und gleichzeitig quantitative Marker und die Bildqualität für Prostatakrebspatienten zu erhalten.“
Methoden: Auf Grundlage gepaarter AC-PET- und NAC-PET-Bilder wurde ein Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der auf der Architektur eines 2D-Pix-2-Pix-generativen kontradiktorischen Netzwerks (GAN) basiert. Die 18F-DCFPyL-PSMA-PET-CT-Studie (prostataspezifisches Membranantigen) mit 302 Patienten mit Prostatakrebs wurde in Trainings-, Validierungs- und Testgruppen unterteilt (n 183, 60 bzw. 59). Das Modell wurde anhand von zwei standardisierten Strategien trainiert: basierend auf dem Standard Uptake Value (SUV) und basierend auf SUV-NYUL. Die horizontale Scan-Leistung wurde anhand des normalisierten mittleren quadratischen Fehlers (NMSE), des mittleren absoluten Fehlers (MAE), des strukturellen Ähnlichkeitsindex (SSIM) und des maximalen Signal-Rausch-Verhältnisses (PSNR) bewertet. Der Nuklearmediziner führte prospektiv eine Läsionsebenenanalyse des interessierenden Bereichs durch. Die SUV-Indikatoren wurden anhand des Intragruppen-Korrelationskoeffizienten (ICC), des Wiederholbarkeitskoeffizienten (RC) und linearer Mischeffektmodelle bewertet.
Ergebnisse:In der unabhängigen Testkohorte lagen die medianen NMSE-, MAE-, SSIM- und PSNR-Werte bei 13,26 %, 3,59 %, 0,891 bzw. 26,82. Die ICC für SUVmax und SUVmean lagen bei 0,88 bzw. 0,89, was auf eine starke Korrelation zwischen den ursprünglichen und den KI-generierten quantitativen Bildmarkern hindeutet. Faktoren wie Läsionsort, Dichte (Hounsfield-Einheiten) und Läsionsaufnahme beeinflussten den relativen Fehler in den generierten SUV-Metriken (alle p < 0,05).
Das vom Pix-2-Pix GAN-Modell generierte AC-PET weist SUV-Metriken auf, die eng mit den Originalbildern übereinstimmen. KI-generierte PET-Bilder bieten vielversprechendes klinisches Potenzial, den Bedarf an CT-Scans zur Schwächungskorrektur zu reduzieren und gleichzeitig quantitative Marker und Bildqualität beizubehalten.
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Veröffentlichungszeit: 14. Mai 2024
