"딥러닝 기반 전신 PSMA PET/CT 감쇠 보정을 위한 Pix-2-Pix GAN 활용"이라는 제목의 새로운 연구 논문이 2024년 5월 7일 Oncotarget 15권에 게재되었습니다.
종양 환자의 추적 관찰에서 연속적인 PET/CT 검사로 인한 방사선 노출은 우려 사항입니다. 최근 연구에서 미국 국립보건원(NIH) 산하 국립암연구소(NCI)의 케빈 C. 마, 에스더 메나, 리자 린덴버그, 네이선 S. 레이, 필립 에클라리날, 데보라 E. 시트린, 피터 A. 핀토, 브래드포드 J. 우드, 윌리엄 L. 다훗, 제임스 L. 걸리, 라비 A. 마단, 피터 L. 초이크, 이스마일 바리스 투르크베이, 스테파니 A. 하몬 연구팀은 인공지능(AI) 도구를 개발했습니다. 이 도구는 감쇠 보정되지 않은 PET(NAC-PET) 영상에서 감쇠 보정된 PET(AC-PET) 영상을 생성하여 저선량 CT 스캔의 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다.
"AI로 생성된 PET 영상은 전립선암 환자의 CT 스캔에서 감쇠 보정 필요성을 줄이면서 정량적 지표와 영상 품질을 유지할 수 있는 임상적 잠재력을 가지고 있습니다."
방법: 2D 픽셀-투-픽셀 생성적 적대 신경망(GAN) 아키텍처 기반의 딥러닝 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 쌍을 이루는 AC-PET 및 NAC-PET 영상을 기반으로 합니다. 전립선암 환자 302명의 18F-DCFPyL PSMA(전립선 특이 막 항원) PET-CT 영상을 훈련군, 검증군, 테스트군(각각 n=183, 60, 59)으로 나누었습니다. 모델은 표준 섭취 값(SUV) 기반과 SUV-NYUL 기반의 두 가지 표준화된 전략을 사용하여 훈련했습니다. 수평 스캔 성능은 정규화 평균 제곱 오차(NMSE), 평균 절대 오차(MAE), 구조적 유사성 지수(SSIM), 최대 신호 대 잡음비(PSNR)를 사용하여 평가했습니다. 핵의학과 전문의가 관심 영역의 병변 수준 분석을 전향적으로 수행했습니다. SUV 지표는 그룹 내 상관 계수(ICC), 반복성 계수(RC), 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 평가했습니다.
결과：독립 검증 코호트에서 NMSE, MAE, SSIM 및 PSNR의 중앙값은 각각 13.26%, 3.59%, 0.891 및 26.82였습니다. SUVmax와 SUVmean에 대한 ICC는 각각 0.88과 0.89로, 원본 및 AI 생성 정량적 영상 지표 간의 높은 상관관계를 나타냈습니다. 병변 위치, 밀도(하운스필드 단위) 및 병변 섭취량과 같은 요인들이 생성된 SUV 지표의 상대 오차에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다(모든 p < 0.05).
"Pix-2-Pix GAN 모델로 생성된 AC-PET는 원본 이미지와 매우 유사한 SUV 지표를 보여줍니다. AI로 생성된 PET 이미지는 정량적 지표와 이미지 품질을 유지하면서 감쇠 보정을 위한 CT 스캔의 필요성을 줄일 수 있는 유망한 임상적 잠재력을 보여줍니다."
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게시 시간: 2024년 5월 14일
