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Améliorer les soins aux patients grâce à la correction de l'atténuation basée sur l'IA dans l'imagerie TEP

Une nouvelle étude intitulée « Utilizing Pix-2-Pix GAN for Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction » a récemment été publiée dans le volume 15 d'Oncotarget le 7 mai 2024.

 

L'exposition aux rayonnements lors des examens séquentiels TEP/TDM lors du suivi des patients en oncologie est préoccupante. Dans cette étude récente, une équipe de chercheurs, composée de 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 (NIH) a 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 ainsi potentiellement la nécessité de scanners à faible dose.

CT double tête

 

« Les images TEP générées par l'IA ont le potentiel clinique de réduire le besoin de correction d'atténuation sur les scanners 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 profond basé sur l'architecture de réseau antagoniste génératif (GAN) 2D Pix-2-Pix a été développé à partir d'images AC-PET et NAC-PET appariées. L'étude TEP-TDM PSMA (antigène membranaire spécifique de la prostate) 18F-DCFPyL portant sur 302 patients atteints d'un cancer de la prostate a été divisée en groupes d'entraînement, de validation et de test (n 183, 60 et 59, respectivement). Le modèle a été entraîné à l'aide de deux stratégies standardisées : basée sur la valeur d'absorption standard (SUV) et basée sur la SUV-NYUL. Les performances horizontales de balayage 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 spécialiste en médecine nucléaire a effectué de manière prospective une analyse au niveau de la lésion de la zone d'intérêt. Les indicateurs SUV ont été évalués à l'aide du coefficient de corrélation intra-groupe (ICC), du coefficient de répétabilité (RC) et de modèles linéaires à effets mixtes.

 

RésultatsDans la cohorte de test indépendante, les médianes NMSE, MAE, SSIM et PSNR étaient respectivement de 13,26 %, 3,59 %, 0,891 et 26,82. Les ICC pour SUVmax et SUVmean étaient de 0,88 et 0,89, indiquant une forte corrélation entre les marqueurs d'imagerie quantitatifs d'origine et ceux générés par l'IA. Des facteurs tels que la localisation de la lésion, sa densité (unités Hounsfield) et sa fixation se sont avérés avoir un impact sur l'erreur relative des mesures SUV générées (p < 0,05 pour tous).

 

L'AC-PET générée par le modèle GAN Pix-2-Pix présente des mesures SUV très proches des images originales. Les images TEP générées par l'IA présentent un potentiel clinique prometteur pour réduire le recours aux scanners pour la correction de l'atténuation, tout en préservant les marqueurs quantitatifs et la qualité de l'image.

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Date de publication : 14 mai 2024