Um novo estudo intitulado “Utilizando Pix-2-Pix GAN para correção de atenuação de PET/CT de corpo inteiro com PSMA baseada em aprendizado profundo” foi publicado recentemente no Volume 15 da Oncotarget em 7 de maio de 2024.
A exposição à radiação em estudos sequenciais de PET/CT no acompanhamento de pacientes oncológicos é uma preocupação. 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, introduziu uma ferramenta de inteligência artificial (IA). Essa ferramenta visa gerar imagens de PET com correção de atenuação (AC-PET) a partir de imagens de PET sem correção de atenuação (NAC-PET), reduzindo potencialmente a necessidade de tomografias computadorizadas de baixa dose.
“Imagens de PET geradas por IA têm o potencial clínico de reduzir a necessidade de correção de atenuação em tomografias computadorizadas, preservando marcadores quantitativos e a qualidade da imagem para pacientes com câncer de próstata.”
Métodos: Um algoritmo de aprendizado profundo baseado na arquitetura de rede adversária generativa (GAN) 2D Pix-2-Pix foi desenvolvido com base em imagens pareadas de 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: com base no Valor Padrão de Captação (SUV) e com base no SUV-NYUL. O desempenho horizontal da varredura foi avaliado usando erro quadrático médio normalizado (NMSE), erro absoluto médio (MAE), índice de similaridade estrutural (SSIM) e razão sinal-ruído de pico (PSNR). O médico de medicina nuclear realizou prospectivamente uma análise do nível de lesão da área de interesse. Os indicadores de SUV foram avaliados usando 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 de 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 quantitativa originais e os gerados por IA. Fatores como localização da lesão, densidade (unidades Hounsfield) e captação da lesão impactaram o erro relativo nas métricas de SUV geradas (todos p < 0,05).
O PET-AC gerado pelo modelo GAN Pix-2-Pix 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 os marcadores quantitativos e a qualidade da imagem.
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Horário de publicação: 14 de maio de 2024
