Satu kajian baharu bertajuk "Menggunakan Pix-2-Pix GAN untuk Pembetulan Atenuasi PSMA PET/CT Berasaskan Pembelajaran Mendalam" baru-baru ini diterbitkan dalam Jilid 15 Oncotarget pada 7 Mei 2024.
Pendedahan sinaran daripada kajian PET/CT berurutan dalam susulan pesakit onkologi adalah satu kebimbangan. Dalam penyiasatan baru-baru ini, sepasukan penyelidik termasuk 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, dan Stephanie A. Harmon dari Institut Kanser Kebangsaan di Institut Kesihatan Nasional memperkenalkan alat kecerdasan buatan (AI). Alat ini bertujuan untuk menjana imej PET (AC-PET) yang diperbetulkan pengecilan daripada imej PET (NAC-PET) yang diperbetulkan pengecilan, yang berpotensi mengurangkan keperluan untuk imbasan CT dos rendah.
"Imej PET yang dijana Ai mempunyai potensi klinikal untuk mengurangkan keperluan pembetulan pengecilan pada imbasan CT sambil mengekalkan penanda kuantitatif dan kualiti imej untuk pesakit kanser prostat."
Kaedah: Algoritma pembelajaran mendalam berdasarkan seni bina rangkaian adversarial generatif (GAN) 2D Pix-2-Pix telah dibangunkan berdasarkan imej AC-PET dan NAC-PET berpasangan. Kajian PET-CT 18F-DCFPyL PSMA (antigen membran khusus prostat) terhadap 302 pesakit kanser prostat dibahagikan kepada kumpulan latihan, pengesahan dan ujian (n 183, 60, dan 59, masing-masing). Model ini dilatih menggunakan dua strategi piawai: berasaskan Nilai Serapan Standard (SUV) dan berasaskan SUV-NYUL. Pengimbasan prestasi mendatar dinilai menggunakan ralat min kuasa dua ternormal (NMSE), ralat mutlak min (MAE), indeks persamaan struktur (SSIM) dan nisbah isyarat-ke-bunyi puncak (PSNR). Doktor perubatan nuklear secara prospektif melakukan analisis tahap lesi bagi kawasan yang diminati. Penunjuk SUV dinilai menggunakan pekali korelasi intra-kumpulan (ICC), pekali kebolehulangan (RC), dan model kesan campuran linear.
Keputusan：Dalam kohort ujian bebas, median NMSE, MAE, SSIM, dan PSNR masing-masing adalah 13.26%, 3.59%, 0.891, dan 26.82. ICC untuk SUVmax dan SUVmean ialah 0.88 dan 0.89, menunjukkan korelasi yang kuat antara penanda pengimejan kuantitatif asal dan yang dijana oleh AI. Faktor-faktor seperti lokasi lesi, ketumpatan (unit Hounsfield), dan pengambilan lesi didapati memberi kesan kepada ralat relatif dalam metrik SUV yang dihasilkan (semua p < 0.05).
“AC-PET yang dijana oleh model Pix-2-Pix GAN menunjukkan metrik SUV yang sejajar dengan imej asal. Imej PET yang dijana AI mempamerkan potensi klinikal yang menjanjikan untuk mengurangkan keperluan imbasan CT untuk pembetulan pengecilan sambil mengekalkan penanda kuantitatif dan kualiti imej."
————————————————————————————————————————————————— —————————————————————————————————————————
Seperti yang kita sedia maklum, pembangunan industri pengimejan perubatan tidak dapat dipisahkan daripada pembangunan satu siri peralatan perubatan – penyuntik agen kontras dan bahan habis pakai sokongannya – yang digunakan secara meluas dalam bidang ini. Di China, yang terkenal dengan industri pembuatannya, terdapat banyak pengeluar yang terkenal di dalam dan luar negara untuk pengeluaran peralatan pengimejan perubatan, termasukLnkMed. Sejak penubuhannya, LnkMed telah menumpukan pada bidang penyuntik agen kontras tekanan tinggi. Pasukan kejuruteraan LnkMed diketuai oleh Ph.D. dengan lebih daripada sepuluh tahun pengalaman dan terlibat secara mendalam dalam penyelidikan dan pembangunan. Di bawah bimbingannya, theCT penyuntik kepala tunggal,Penyuntik kepala dua CT,Penyuntik agen kontras MRI, danAngiografi penyuntik agen kontras tekanan tinggidireka bentuk dengan ciri-ciri ini: badan yang kuat dan padat, antara muka operasi yang mudah dan pintar, fungsi yang lengkap, keselamatan yang tinggi dan reka bentuk yang tahan lama. Kami juga boleh menyediakan picagari dan tiub yang serasi dengan jenama terkenal penyuntik CT,MRI,DSA Dengan sikap ikhlas dan kekuatan profesional mereka, semua pekerja LnkMed dengan ikhlas menjemput anda untuk datang dan meneroka lebih banyak pasaran bersama-sama.
Masa siaran: 14-Mei-2024
