Un nuevo estudio titulado “Utilización de Pix-2-Pix GAN para la corrección de la atenuación 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 PET/CT secuenciales en el seguimiento de pacientes oncológicos es preocupante. En esta investigación reciente, un equipo de investigadores, compuesto por 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, presentó una herramienta de inteligencia artificial (IA). Esta herramienta busca generar imágenes PET con corrección de atenuación (AC-PET) a partir de imágenes PET sin corrección de atenuación (NAC-PET), lo que podría reducir la necesidad de tomografías computarizadas de baja dosis.
“Las imágenes PET generadas con IA tienen el potencial clínico de reducir la necesidad de corrección de atenuación en las tomografías computarizadas, preservando al mismo tiempo los marcadores cuantitativos y la calidad de la imagen para 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 pareadas de AC-PET y NAC-PET. 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 captación estándar (SUV) y basada en SUV-NYUL. El rendimiento horizontal de escaneo 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 de medicina nuclear realizó prospectivamente un análisis a nivel de lesión del área de interés. Los indicadores SUV se evaluaron utilizando 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 del 13,26 %, 3,59 %, 0,891 y 26,82, respectivamente. Los CCI para SUVmáx y SUVmedio fueron de 0,88 y 0,89, lo que indica una fuerte correlación entre los marcadores de imagen cuantitativos originales y los generados por IA. Se observó que factores como la ubicación de la lesión, la densidad (unidades Hounsfield) y la captación de la lesión influyeron en el error relativo de las métricas SUV generadas (p < 0,05 para todos los valores).
La PET-AC generada por el modelo GAN Pix-2-Pix muestra métricas SUV que se ajustan estrechamente a las imágenes originales. Las imágenes PET generadas por IA presentan un potencial clínico prometedor para reducir la necesidad de tomografías computarizadas para la corrección de la atenuación, manteniendo al mismo tiempo los marcadores cuantitativos y la calidad de la imagen.
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Hora de publicación: 14 de mayo de 2024
