מחקר חדש שכותרתו "שימוש ב-Pix-2-Pix GAN ל-Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction" פורסם לאחרונה בכרך 15 של Oncotarget ב-7 במאי 2024.
החשיפה לקרינה ממחקרי PET/CT עוקבים במעקב אחר חולים אונקולוגיים היא דאגה. בחקירה האחרונה הזו, צוות חוקרים כולל קווין סי מא, אסתר מנה, ליזה לינדנברג, נתן ס. ליי, פיליפ אקלרינל, דבורה אי סיטרין, פיטר א. פינטו, ברדפורד ג'יי ווד, וויליאם ל. דאהוט, ג'יימס L. Gulley, Ravi A. Madan, Peter L. Choyke, Ismail Baris Turkbey, וסטפני A. Harmon מהמכון הלאומי לסרטן במכוני הבריאות הלאומיים הציגו כלי בינה מלאכותית (AI). כלי זה נועד ליצור תמונות PET מתוקנות הנחתה (AC-PET) מתמונות PET שאינן מתוקנות הנחתה (NAC-PET), מה שעלול להפחית את הצורך בסריקות CT במינון נמוך.
"לתמונות PET שנוצרו ב-Ai יש פוטנציאל קליני להפחית את הצורך בתיקון הנחתה בסריקות CT תוך שמירה על סמנים כמותיים ואיכות תמונה עבור חולי סרטן הערמונית."
שיטות: אלגוריתם למידה עמוקה המבוסס על ארכיטקטורת 2D Pix-2-Pix generative network adversarial (GAN) פותח בהתבסס על תמונות AC-PET ו-NAC-PET מזווגות. מחקר 18F-DCFPyL PSMA (אנטיגן ממברנה ספציפי לפרוסטטה) PET-CT של 302 חולים עם סרטן הערמונית חולק לקבוצות אימון, אימות ובדיקה (n 183, 60 ו-59, בהתאמה). המודל הוכשר באמצעות שתי אסטרטגיות סטנדרטיות: מבוסס ערך ספיגה סטנדרטי (SUV) ומבוסס על SUV-NYUL. ביצועי סריקה אופקיים הוערכו באמצעות שגיאה מרובעת ממוצעת (NMSE), שגיאה מוחלטת ממוצעת (MAE), אינדקס דמיון מבני (SSIM) ויחס אות לרעש שיא (PSNR). רופא הרפואה הגרעינית ביצע פרוספקטיבית ניתוח רמת הנגע של אזור העניין. האינדיקטורים של SUV הוערכו באמצעות מודלים של מקדם מתאם תוך-קבוצתי (ICC), מקדם חזרתיות (RC) ומודלים של אפקט מעורב ליניארי.
תוצאות:בקבוצת הבדיקה העצמאית, חציון ה-NMSE, MAE, SSIM ו-PSNR היו 13.26%, 3.59%, 0.891 ו-26.82, בהתאמה. ה-ICC עבור SUVmax ו-SUVmean היו 0.88 ו-0.89, מה שמצביע על מתאם חזק בין סמני ההדמיה הכמותיים המקוריים וסמני הבינה המלאכותית. נמצא כי גורמים כגון מיקום הנגע, צפיפות (יחידות האונספילד) וספיגת הנגע משפיעים על השגיאה היחסית במדדי רכב השטח שנוצרו (כולם p < 0.05).
"ה-AC-PET שנוצר על ידי דגם Pix-2-Pix GAN מדגים מדדי SUV המתואמים באופן הדוק עם התמונות המקוריות. תמונות PET שנוצרו על ידי AI מציגות פוטנציאל קליני מבטיח להפחתת הצורך בסריקות CT לתיקון הנחתה תוך שמירה על סמנים כמותיים ואיכות תמונה".
———————————————————————————————————————————————— ————————————————————————————————————————
כידוע לכולנו, התפתחות תעשיית ההדמיה הרפואית אינה ניתנת להפרדה מפיתוח של סדרת מכשור רפואי – מזרקי חומרי ניגוד והחומרים המתכלים התומכים בהם – הנמצאים בשימוש נרחב בתחום זה. בסין, המפורסמת בתעשיית הייצור שלה, ישנם יצרנים רבים המפורסמים בארץ ובחו"ל לייצור ציוד הדמיה רפואי, כוללLnkMed. מאז הקמתה, LnkMed מתרכזת בתחום של מזרקי חומרי ניגוד בלחץ גבוה. צוות ההנדסה של LnkMed מובל על ידי Ph.D. עם יותר מעשר שנות ניסיון ועוסקת עמוק במחקר ופיתוח. בהדרכתו, המזרק ראש יחיד CT,מזרק ראש כפול CT,מזרק חומר ניגוד MRI, ומזרק חומר ניגוד אנגיוגרפי בלחץ גבוהמתוכננים עם תכונות אלה: הגוף החזק והקומפקטי, ממשק התפעול הנוח והחכם, הפונקציות השלמות, בטיחות גבוהה ועיצוב עמיד. אנו יכולים גם לספק מזרקים וצינורות התואמים לאותם מותגים מפורסמים של מזרקי CT,MRI,DSA עם הגישה הכנה והחוזק המקצועי שלהם, כל עובדי LnkMed מזמינים אותך בכנות לבוא ולחקור יחד שווקים נוספים.
זמן פרסום: 14 במאי 2024
