पीईटी इमेजिंग में एआई-आधारित क्षीणन सुधार के साथ रोगी देखभाल को बढ़ाना

हाल ही में 7 मई, 2024 को ऑन्कोटारगेट के वॉल्यूम 15 में "डीप लर्निंग-आधारित संपूर्ण-शरीर पीएसएमए पीईटी/सीटी क्षीणन सुधार के लिए पिक्स-2-पिक्स जीएएन का उपयोग" शीर्षक से एक नया अध्ययन प्रकाशित किया गया था।

ऑन्कोलॉजी रोगी अनुवर्ती में अनुक्रमिक पीईटी/सीटी अध्ययनों से विकिरण जोखिम एक चिंता का विषय है। इस हालिया जांच में, केविन सी. मा, एस्तेर मेना, लिजा लिंडेनबर्ग, नाथन एस. ले, फिलिप एक्लेरिनल, डेबोरा ई. सिट्रिन, पीटर ए. पिंटो, ब्रैडफोर्ड जे. वुड, विलियम एल. डाहुत, जेम्स एल. गुले, रवि ए. मदन, पीटर एल. चोयके, इस्माइल बारिस तुर्कबे और नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ के नेशनल कैंसर इंस्टीट्यूट से स्टेफ़नी ए. हार्मन सहित शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरण पेश किया। इस उपकरण का उद्देश्य गैर-क्षीणन-सुधारित पीईटी (एनएसी-पीईटी) छवियों से क्षीणन-सुधारित पीईटी (एसी-पीईटी) छवियां उत्पन्न करना है, जो संभावित रूप से कम खुराक वाले सीटी स्कैन की आवश्यकता को कम करता है।

"एआई-जनरेटेड पीईटी छवियों में प्रोस्टेट कैंसर के रोगियों के लिए मात्रात्मक मार्करों और छवि गुणवत्ता को संरक्षित करते हुए सीटी स्कैन पर क्षीणन सुधार की आवश्यकता को कम करने की नैदानिक ​​क्षमता है।"

विधियाँ: 2D पिक्स-2-पिक्स जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GAN) आर्किटेक्चर पर आधारित एक डीप लर्निंग एल्गोरिदम को युग्मित AC-PET और NAC-PET छवियों के आधार पर विकसित किया गया था। प्रोस्टेट कैंसर के 302 रोगियों के 18F-DCFPyL PSMA (प्रोस्टेट-विशिष्ट झिल्ली प्रतिजन) PET-CT अध्ययन को प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण समूहों (क्रमशः 183, 60 और 59) में विभाजित किया गया था। मॉडल को दो मानकीकृत रणनीतियों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था: मानक अपटेक वैल्यू (SUV) आधारित और SUV-NYUL आधारित। सामान्यीकृत माध्य वर्ग त्रुटि (NMSE), माध्य निरपेक्ष त्रुटि (MAE), संरचनात्मक समानता सूचकांक (SSIM) और पीक सिग्नल-टू-शोर अनुपात (PSNR) का उपयोग करके स्कैनिंग क्षैतिज प्रदर्शन का मूल्यांकन किया गया था। परमाणु चिकित्सा चिकित्सक ने रुचि के क्षेत्र का संभावित रूप से घाव स्तर विश्लेषण किया। SUV संकेतकों का मूल्यांकन इंट्रा-ग्रुप सहसंबंध गुणांक (ICC), पुनरावृत्ति गुणांक (RC), और रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके किया गया था।

परिणाम:स्वतंत्र परीक्षण समूह में, औसत NMSE, MAE, SSIM और PSNR क्रमशः 13.26%, 3.59%, 0.891 और 26.82 थे। SUVmax और SUVmean के लिए ICC 0.88 और 0.89 थे, जो मूल और AI-जनरेटेड क्वांटिटेटिव इमेजिंग मार्करों के बीच एक मजबूत सहसंबंध दर्शाता है। घाव का स्थान, घनत्व (हौंसफील्ड इकाइयाँ) और घाव का उठाव जैसे कारक उत्पन्न SUV मेट्रिक्स (सभी p < 0.05) में सापेक्ष त्रुटि को प्रभावित करते पाए गए।

"पिक्स-2-पिक्स जीएएन मॉडल द्वारा उत्पन्न एसी-पीईटी एसयूवी मेट्रिक्स को प्रदर्शित करता है जो मूल छवियों के साथ निकटता से संरेखित होते हैं। एआई-जनरेटेड पीईटी छवियां मात्रात्मक मार्करों और छवि गुणवत्ता को बनाए रखते हुए क्षीणन सुधार के लिए सीटी स्कैन की आवश्यकता को कम करने के लिए आशाजनक नैदानिक ​​क्षमता प्रदर्शित करती हैं।"

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