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 decorrente de exames 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 (NIH), apresentou uma ferramenta de inteligência artificial (IA). Essa ferramenta visa gerar imagens de PET com correção de atenuação (PET-CA) a partir de imagens de PET sem correção de atenuação (PET-SA), reduzindo potencialmente a necessidade de tomografias computadorizadas de baixa dose.
“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 a qualidade da imagem para pacientes com câncer de próstata.”
Métodos: Um algoritmo de aprendizado profundo baseado na arquitetura de rede generativa adversarial (GAN) Pix-2-Pix 2D foi desenvolvido a partir de imagens PET-AC e PET-NAC pareadas. O estudo PET-CT com 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 utilizando duas estratégias padronizadas: baseada no Valor de Captação Padronizado (SUV) e baseada no SUV-NYUL. O desempenho da varredura horizontal foi avaliado utilizando o erro quadrático médio normalizado (NMSE), o erro absoluto médio (MAE), o índice de similaridade estrutural (SSIM) e a relação sinal-ruído de pico (PSNR). O médico nuclear realizou prospectivamente uma análise em nível de lesão na área de interesse. Os indicadores de SUV foram avaliados utilizando o coeficiente de correlação intragrupo (ICC), o coeficiente de repetibilidade (RC) e modelos lineares de efeitos mistos.
Resultados：Na coorte de teste independente, a mediana do NMSE, MAE, SSIM e PSNR foi 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 quantitativos 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).
“As imagens AC-PET geradas pelo modelo GAN Pix-2-Pix demonstram métricas SUV que se alinham estreitamente com as imagens originais. As imagens PET geradas por IA exibem um 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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Data da publicação: 14 de maio de 2024
