Ný rannsókn sem ber heitið „Utilizing Pix-2-Pix GAN for Deep Learning-Based Whole-Body PSMA PET/CT Attenuation Correction“ var nýlega birt í 15. bindi Oncotarget þann 7. maí 2024.
Geislunaráhrif frá raðbundnum PET/CT rannsóknum í eftirfylgni krabbameinssjúklinga eru áhyggjuefni. Í þessari nýlegu rannsókn kynntu teymi vísindamanna, þar á meðal 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 og Stephanie A. Harmon frá Krabbameinsstofnun Bandaríkjanna (National Cancer Institute) við bandarísku heilbrigðisstofnanirnar (National Institutes of Health), gervigreindartæki (AI). Markmið þessa tóls er að búa til PET myndir með leiðréttingu fyrir hömlun (AC-PET) úr PET myndum án leiðréttingar fyrir hömlun (NAC-PET), sem hugsanlega dregur úr þörfinni fyrir lágskammta tölvusneiðmyndir.
„PET-myndir sem eru framleiddar með gervigreind hafa klíníska möguleika á að draga úr þörfinni fyrir leiðréttingu á deyfingu í tölvusneiðmyndum, en varðveita jafnframt magnbundna merki og myndgæði fyrir sjúklinga með krabbamein í blöðruhálskirtli.“
Aðferðir: Þróað var djúpnámsreiknirit byggt á 2D Pix-2-Pix generative adversarial network (GAN) arkitektúr út frá pöruðum AC-PET og NAC-PET myndum. 18F-DCFPyL PSMA (Prostate-specific membrane antigen) PET-CT rannsóknin á 302 sjúklingum með krabbamein í blöðruhálskirtli var skipt í þjálfunar-, staðfestingar- og prófunarhópa (n 183, 60 og 59, talið í sömu röð). Líkanið var þjálfað með tveimur stöðluðum aðferðum: byggt á stöðluðu upptökugildi (SUV) og byggt á SUV-NYUL. Lárétt skönnunargeta var metin með því að nota staðlað meðaltal ferningsvillu (NMSE), meðaltal algilds villu (MAE), byggingarlíkindavísitölu (SSIM) og hámarksmerkis-til-hávaðahlutfall (PSNR). Kjarnalæknirinn framkvæmdi framskyggnt greiningu á meinsemdarstigi svæðisins. SUV vísarnir voru metnir með því að nota innanhópsfylgnistuðul (ICC), endurtekningarstuðul (RC) og línuleg blandað áhrifalíkön.
Niðurstöður：Í hópnum sem tók þátt í óháðum prófunum voru miðgildi NMSE, MAE, SSIM og PSNR 13,26%, 3,59%, 0,891 og 26,82, talið í sömu röð. ICC fyrir SUVmax og SUVmeðaltal voru 0,88 og 0,89, sem bendir til sterkrar fylgni milli upprunalegu myndgreiningarmerkjanna og þeirra sem mynduðust með gervigreind. Þættir eins og staðsetning meinsemdar, þéttleiki (Hounsfield-einingar) og upptaka meinsemdar reyndust hafa áhrif á hlutfallslegt skekkjugildi í mynduðum SUV-mælikvörðum (allar p < 0,05).
„AC-PET myndgreiningin sem Pix-2-Pix GAN líkanið býr til sýnir SUV mælikvarða sem eru í góðu samræmi við upprunalegu myndirnar. PET myndir sem eru búnar til með gervigreind sýna efnilegan klínískan möguleika til að draga úr þörfinni á tölvusneiðmyndum til að leiðrétta hömlun, en viðhalda jafnframt megindlegum merkjum og myndgæðum.“
———————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
Eins og við öll vitum er þróun lækningamyndgreiningariðnaðarins óaðskiljanleg frá þróun lækningatækja – sprautubúnaðar fyrir skuggaefni og fylgihluti þeirra – sem eru mikið notaðir á þessu sviði. Í Kína, sem er frægt fyrir framleiðsluiðnað sinn, eru margir framleiðendur þekktir heima og erlendis fyrir framleiðslu á lækningamyndgreiningarbúnaði, þar á meðalLnkMedFrá stofnun hefur LnkMed einbeitt sér að sviði háþrýstisprautunarbúnaðar fyrir skuggaefni. Verkfræðiteymi LnkMed er leitt af doktorsgráðu með meira en tíu ára reynslu og hefur mikinn áhuga á rannsóknum og þróun. Undir hans handleiðslu hefur...CT einhaussprautu,CT tvöfaldur höfuðsprauta,SegulómunarskuggaefnissprautaogInnspýting fyrir háþrýstings skuggaefni í æðamyndatökueru hönnuð með eftirfarandi eiginleikum: sterkt og nett hús, þægilegt og snjallt notendaviðmót, fjölbreytt úrval af virkni, mikið öryggi og endingargóð hönnun. Við getum einnig útvegað sprautur og rör sem eru samhæf við þekkt vörumerki af tölvusneiðmyndatökum, segulómun og DSA sprautum. Með einlægni sinni og fagmennsku bjóða allir starfsmenn LnkMed þér innilega að koma og kanna fleiri markaði saman.
Birtingartími: 14. maí 2024
