Une nouvelle étude intitulée « Utilisation de Pix-2-Pix GAN pour la correction d’atténuation TEP/CT PSMA du 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 provenant d'études TEP/CT séquentielles dans le suivi des patients en oncologie est une préoccupation. Dans cette enquête récente, une équipe de chercheurs comprenant 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 du National Cancer Institute des National Institutes of Health ont présenté un outil d'intelligence artificielle (IA). Cet outil vise à générer des images TEP avec correction d'atténuation (AC-PET) à partir d'images TEP sans correction d'atténuation (NAC-PET), réduisant potentiellement la nécessité de tomodensitogrammes à faible dose.
« Les images TEP générées par l’IA ont le potentiel clinique de réduire le besoin de correction d’atténuation sur les tomodensitogrammes tout en préservant les marqueurs quantitatifs et la qualité de l’image pour les patients atteints d’un cancer de la prostate. »
Méthodes : Un algorithme d’apprentissage en profondeur basé sur l’architecture de réseau contradictoire génératif (GAN) 2D Pix-2-Pix a été développé sur la base d’images appariées AC-PET et NAC-PET. L'étude TEP-CT 18F-DCFPyL PSMA (antigène membranaire spécifique de la prostate) menée auprès de 302 patients atteints d'un cancer de la prostate a été divisée en groupes de formation, de validation et de test (n 183, 60 et 59, respectivement). Le modèle a été formé à l'aide de deux stratégies standardisées : basée sur la valeur d'absorption standard (SUV) et basée 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 de pointe (PSNR). Le médecin de médecine nucléaire a effectué de manière prospective une analyse au niveau des lésions de la zone d'intérêt. Les indicateurs SUV ont été évalués à l'aide de modèles de coefficient de corrélation intra-groupe (ICC), de coefficient de répétabilité (RC) et de modèles linéaires à effets mixtes.
Résultats：Dans la cohorte de tests indépendants, les valeurs médianes NMSE, MAE, SSIM et PSNR étaient respectivement de 13,26 %, 3,59 %, 0,891 et 26,82. L'ICC pour SUVmax et SUVmean était de 0,88 et 0,89, indiquant une forte corrélation entre les marqueurs d'imagerie quantitative d'origine et générés par l'IA. Des facteurs tels que l'emplacement de la lésion, la densité (unités Hounsfield) et l'absorption de la lésion ont eu un impact sur l'erreur relative dans les mesures SUV générées (toutes p < 0,05).
« L'AC-PET généré par le modèle Pix-2-Pix GAN démontre des mesures SUV qui correspondent étroitement aux images originales. Les images TEP générées par l’IA présentent un potentiel clinique prometteur pour réduire la nécessité de tomodensitogrammes pour la correction de l’atténuation tout en conservant les marqueurs quantitatifs et la qualité de l’image.
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Heure de publication : 14 mai 2024
