Um novo estudo intitulado “Utilizando Pix-2-Pix GAN para correção de atenuação PSMA PET/CT de corpo inteiro baseada em aprendizagem profunda” foi publicado recentemente no Volume 15 da Oncotarget em 7 de maio de 2024.
A exposição à radiação proveniente de estudos sequenciais de PET/CT no acompanhamento de pacientes oncológicos é preocupante. Nesta investigação recente, uma equipe de pesquisadores incluindo 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 e Stephanie A. Harmon do Instituto Nacional do Câncer dos Institutos Nacionais de Saúde introduziram uma ferramenta de inteligência artificial (IA). Esta ferramenta tem como objetivo gerar imagens PET com correção de atenuação (AC-PET) a partir de imagens PET sem correção de atenuação (NAC-PET), reduzindo potencialmente a necessidade de tomografias computadorizadas de baixa dosagem.
“As imagens PET geradas por IA têm o potencial clínico de reduzir a necessidade de correção de atenuação em tomografias computadorizadas, preservando marcadores quantitativos e qualidade de imagem para pacientes com câncer de próstata.”
Métodos: Um algoritmo de aprendizagem profunda baseado na arquitetura de rede adversária generativa (GAN) 2D Pix-2-Pix foi desenvolvido com base em imagens emparelhadas AC-PET e NAC-PET. O estudo PET-CT 18F-DCFPyL PSMA (antígeno de membrana específico da próstata) de 302 pacientes com câncer de próstata foi dividido em grupos de treinamento, validação e teste (n 183, 60 e 59, respectivamente). O modelo foi treinado usando duas estratégias padronizadas: baseada em Standard Uptake Value (SUV) e baseada em SUV-NYUL. O desempenho da varredura horizontal foi avaliado usando erro quadrático médio normalizado (NMSE), erro absoluto médio (MAE), índice de similaridade estrutural (SSIM) e relação sinal-ruído de pico (PSNR). O médico de medicina nuclear realizou prospectivamente uma análise do nível da lesão na área de interesse. Os indicadores de SUV foram avaliados por meio do coeficiente de correlação intragrupo (ICC), coeficiente de repetibilidade (RC) e modelos lineares de efeitos mistos.
Resultados：Na coorte de teste independente, as medianas de NMSE, MAE, SSIM e PSNR foram 13,26%, 3,59%, 0,891 e 26,82, respectivamente. O ICC para SUVmax e SUVmean foi de 0,88 e 0,89, indicando uma forte correlação entre os marcadores de imagem quantitativos originais e gerados por IA. Fatores como localização da lesão, densidade (unidades Hounsfield) e captação da lesão impactaram o erro relativo nas métricas de SUV geradas (todas p < 0,05).
“O AC-PET gerado pelo modelo Pix-2-Pix GAN demonstra métricas de SUV que se alinham estreitamente com as imagens originais. As imagens PET geradas por IA apresentam potencial clínico promissor para reduzir a necessidade de tomografias computadorizadas para correção de atenuação, mantendo marcadores quantitativos e qualidade de imagem.”
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Horário da postagem: 14 de maio de 2024
