Eine neue Studie mit dem Titel „Utilizing Pix-2-Pix GAN for Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction“ wurde kürzlich am 7. Mai 2024 in Band 15 von Oncotarget veröffentlicht.
Die Strahlenbelastung durch sequentielle PET/CT-Studien bei der Nachsorge onkologischer Patienten gibt Anlass zur Sorge. An dieser aktuellen Untersuchung beteiligte sich 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 und 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 stellten ein Tool für künstliche Intelligenz (KI) vor. Dieses Tool zielt darauf ab, abschwächungskorrigierte PET-Bilder (AC-PET) aus nicht abschwächungskorrigierten PET-Bildern (NAC-PET) zu generieren und so möglicherweise die Notwendigkeit von CT-Scans mit niedriger Dosis zu reduzieren.
„Ai-generierte PET-Bilder haben das klinische Potenzial, die Notwendigkeit einer Schwächungskorrektur bei CT-Scans zu reduzieren und gleichzeitig quantitative Marker und Bildqualität für Prostatakrebspatienten zu erhalten.“
Methoden: Ein Deep-Learning-Algorithmus basierend auf der GAN-Architektur (Generative Adversarial Network) von 2D Pix-2-Pix wurde auf der Grundlage gepaarter AC-PET- und NAC-PET-Bilder entwickelt. Die 18F-DCFPyL-PSMA-PET-CT-Studie (Prostata-spezifisches Membranantigen) mit 302 Patienten mit Prostatakrebs wurde in Trainings-, Validierungs- und Testgruppen unterteilt (n 183, 60 bzw. 59). Das Modell wurde mit zwei standardisierten Strategien trainiert: auf Basis des Standard Uptake Value (SUV) und auf Basis von SUV-NYUL. Die horizontale Scanleistung wurde anhand des normalisierten mittleren quadratischen Fehlers (NMSE), des mittleren absoluten Fehlers (MAE), des Strukturähnlichkeitsindex (SSIM) und des Spitzensignal-Rausch-Verhältnisses (PSNR) bewertet. Der Nuklearmediziner führte prospektiv eine Analyse der Läsionsebene im interessierenden Bereich durch. Die SUV-Indikatoren wurden mithilfe von Intra-Group-Korrelationskoeffizienten (ICC), Wiederholbarkeitskoeffizienten (RC) und linearen Mixed-Effects-Modellen bewertet.
Ergebnisse::In der unabhängigen Testkohorte betrugen die mittleren NMSE-, MAE-, SSIM- und PSNR-Werte 13,26 %, 3,59 %, 0,891 bzw. 26,82. Der ICC für SUVmax und SUVmean betrug 0,88 und 0,89, was auf eine starke Korrelation zwischen den ursprünglichen und den von der KI generierten quantitativen Bildgebungsmarkern hinweist. Es wurde festgestellt, dass Faktoren wie Läsionsort, Dichte (Hounsfield-Einheiten) und Läsionsaufnahme den relativen Fehler in den generierten SUV-Metriken beeinflussen (alle p < 0,05).
„Das vom Pix-2-Pix GAN-Modell generierte AC-PET zeigt SUV-Metriken, die eng mit den Originalbildern übereinstimmen. KI-generierte PET-Bilder weisen ein vielversprechendes klinisches Potenzial auf, die Notwendigkeit von CT-Scans zur Schwächungskorrektur zu reduzieren und gleichzeitig quantitative Marker und Bildqualität beizubehalten.“
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Zeitpunkt der Veröffentlichung: 14. Mai 2024
