Un nuevo estudio titulado “Utilización de Pix-2-Pix GAN para la corrección de atenuación de PET/CT de PSMA de cuerpo entero basada en aprendizaje profundo” se publicó recientemente en el volumen 15 de Oncotarget el 7 de mayo de 2024.
La exposición a la radiación de los estudios secuenciales PET/CT en el seguimiento de pacientes oncológicos es motivo de preocupación. En esta investigación reciente, un equipo de investigadores que incluye a 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 y Stephanie A. Harmon del Instituto Nacional del Cáncer de los Institutos Nacionales de Salud introdujeron una herramienta de inteligencia artificial (IA). Esta herramienta tiene como objetivo generar imágenes de PET con atenuación corregida (AC-PET) a partir de imágenes de PET sin atenuación corregida (NAC-PET), lo que reduce potencialmente la necesidad de exploraciones por TC de dosis baja.
"Las imágenes PET generadas por IA tienen el potencial clínico de reducir la necesidad de corrección de atenuación en las tomografías computarizadas, al tiempo que preservan los marcadores cuantitativos y la calidad de la imagen para los pacientes con cáncer de próstata".
Métodos: Se desarrolló un algoritmo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura de red generativa adversarial (GAN) 2D Pix-2-Pix a partir de imágenes AC-PET y NAC-PET emparejadas. El estudio PET-CT 18F-DCFPyL PSMA (antígeno de membrana específico de la próstata) de 302 pacientes con cáncer de próstata se dividió en grupos de entrenamiento, validación y prueba (n 183, 60 y 59, respectivamente). El modelo se entrenó utilizando dos estrategias estandarizadas: basada en el valor de absorción estándar (SUV) y basada en SUV-NYUL. El rendimiento del escaneo horizontal se evaluó utilizando el error cuadrático medio normalizado (NMSE), el error absoluto medio (MAE), el índice de similitud estructural (SSIM) y la relación señal-ruido máxima (PSNR). El médico nuclear realizó de forma prospectiva un análisis del nivel de lesión del área de interés. Los indicadores SUV se evaluaron mediante el coeficiente de correlación intragrupo (ICC), el coeficiente de repetibilidad (RC) y modelos lineales de efectos mixtos.
Resultados:En la cohorte de prueba independiente, las medianas de NMSE, MAE, SSIM y PSNR fueron 13,26 %, 3,59 %, 0,891 y 26,82, respectivamente. El ICC para SUVmax y SUVmean fueron 0,88 y 0,89, lo que indica una fuerte correlación entre los marcadores de imágenes cuantitativos originales y los generados por IA. Se encontró que factores como la ubicación de la lesión, la densidad (unidades Hounsfield) y la captación de la lesión impactan el error relativo en las métricas de SUV generadas (todos p <0,05).
“El AC-PET generado por el modelo Pix-2-Pix GAN demuestra métricas de SUV que se alinean estrechamente con las imágenes originales. Las imágenes PET generadas por IA exhiben un potencial clínico prometedor para reducir la necesidad de tomografías computarizadas para corregir la atenuación y al mismo tiempo mantener los marcadores cuantitativos y la calidad de la imagen”.
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Hora de publicación: 14 de mayo de 2024
