Une nouvelle étude intitulée « Utilisation de Pix-2-Pix GAN pour la correction d'atténuation PSMA PET/CT corps entier basée sur l'apprentissage profond » a été récemment publiée dans le volume 15 d'Oncotarget le 7 mai 2024.
L'exposition aux rayonnements lors des examens TEP/TDM séquentiels dans le cadre du suivi des patients en oncologie est une source de préoccupation. Dans une étude récente, une équipe de chercheurs, dont 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 et Stephanie A. Harmon, de l'Institut national du cancer (National Institutes of Health), a mis au point un outil d'intelligence artificielle (IA). Cet outil vise à générer des images TEP corrigées de l'atténuation (TEP-CA) à partir d'images TEP non corrigées de l'atténuation (TEP-NAC), ce qui pourrait réduire le recours aux examens TDM à faible dose.
« Les images TEP générées par l’IA présentent un potentiel clinique pour réduire le besoin de correction d’atténuation sur les scanners CT tout en préservant les marqueurs quantitatifs et la qualité d’image pour les patients atteints de cancer de la prostate. »
Méthodes : Un algorithme d’apprentissage profond basé sur une architecture de réseau antagoniste génératif (GAN) 2D pixel à pixel a été développé à partir d’images TEP-AC et TEP-NAC appariées. L’étude TEP-TDM au 18F-DCFPyL PSMA (antigène membranaire spécifique de la prostate) de 302 patients atteints d’un cancer de la prostate a été divisée en trois groupes : entraînement, validation et test (n = 183, 60 et 59, respectivement). Le modèle a été entraîné selon deux stratégies standardisées : l’une basée sur la valeur d’absorption standardisée (SUV) et l’autre sur le SUV-NYUL. Les performances de balayage horizontal ont été évaluées à l’aide de l’erreur quadratique moyenne normalisée (NMSE), de l’erreur absolue moyenne (MAE), de l’indice de similarité structurelle (SSIM) et du rapport signal/bruit maximal (PSNR). Le médecin nucléaire a réalisé prospectivement une analyse lésionnelle de la zone d’intérêt. Les indicateurs SUV ont été évalués à l’aide du coefficient de corrélation intragroupe (ICC), du coefficient de répétabilité (RC) et de modèles linéaires mixtes.
Résultats:Dans la cohorte de test indépendante, les valeurs médianes de NMSE, MAE, SSIM et PSNR étaient respectivement de 13,26 %, 3,59 %, 0,891 et 26,82. Les coefficients de corrélation intraclasse (CCI) pour SUVmax et SUVmean étaient de 0,88 et 0,89, indiquant une forte corrélation entre les marqueurs d'imagerie quantitative originaux et ceux générés par l'IA. Des facteurs tels que la localisation de la lésion, sa densité (unités Hounsfield) et sa captation ont influencé l'erreur relative des métriques SUV générées (p < 0,05 pour toutes les variables).
« Les images TEP-AC générées par le modèle GAN Pix-2-Pix présentent des valeurs SUV très proches de celles des images originales. Les images TEP générées par l’IA offrent un potentiel clinique prometteur pour réduire le recours aux scanners CT pour la correction d’atténuation, tout en préservant les marqueurs quantitatifs et la qualité d’image. »
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Date de publication : 14 mai 2024
