"딥 러닝 기반 전신 PSMA PET/CT 감쇠 보정을 위한 Pix-2-Pix GAN 활용"이라는 제목의 새로운 연구가 최근 2024년 5월 7일 Oncotarget 15권에 게재되었습니다.
종양학 환자 추적 조사에서 순차적 PET/CT 연구로 인한 방사선 노출이 우려됩니다. 최근 조사에서 Kevin C. Ma, Esther Mena, Liza Lindenberg, Nathan S. Lay, Phillip Eclarinal, Deborah E. Citrin, Peter A. Pinto, Bradford J. Wood, William L. Dahut, James를 포함한 연구원 팀 국립보건원(National Institutes of Health) 산하 국립암연구소(National Cancer Institute)의 L. Gulley, Ravi A. Madan, Peter L. Choyke, Ismail Baris Turkbey 및 Stephanie A. Harmon이 인공지능(AI) 도구를 도입했습니다. 이 도구는 감쇠 보정되지 않은 PET(NAC-PET) 영상에서 감쇠 보정된 PET(AC-PET) 영상을 생성하여 잠재적으로 저선량 CT 스캔의 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다.
“AI로 생성된 PET 이미지는 전립선암 환자의 정량적 마커와 이미지 품질을 보존하면서 CT 스캔의 감쇠 보정 필요성을 줄이는 임상적 잠재력을 가지고 있습니다.”
방법: 2D Pix-2-Pix GAN(Generative Adversarial Network) 아키텍처를 기반으로 한 딥러닝 알고리즘은 쌍을 이루는 AC-PET 및 NAC-PET 이미지를 기반으로 개발되었습니다. 전립선암 환자 302명을 대상으로 한 18F-DCFPyL PSMA(전립선 특이 막 항원) PET-CT 연구는 훈련 그룹, 검증 그룹, 테스트 그룹으로 나누어졌습니다(각각 n=183, 60, 59). 이 모델은 SUV(Standard Uptake Value) 기반 및 SUV-NYUL 기반이라는 두 가지 표준화된 전략을 사용하여 학습되었습니다. 스캐닝 수평 성능은 정규화된 평균 제곱 오차(NMSE), 평균 절대 오차(MAE), 구조적 유사성 지수(SSIM) 및 피크 신호 대 잡음비(PSNR)를 사용하여 평가되었습니다. 핵의학 전문의는 관심 부위의 병변 수준 분석을 전향적으로 수행했습니다. SUV 지표는 그룹 내 상관계수(ICC), 반복성 계수(RC) 및 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 평가되었습니다.
결과：독립적인 테스트 코호트에서 중앙값 NMSE, MAE, SSIM 및 PSNR은 각각 13.26%, 3.59%, 0.891 및 26.82였습니다. SUVmax와 SUVmean의 ICC는 0.88과 0.89로, 원본과 AI 생성 정량적 이미징 마커 사이에 강한 상관관계가 있음을 나타냅니다. 병변 위치, 밀도(Hounsfield 단위) 및 병변 흡수와 같은 요인은 생성된 SUV 측정항목의 상대 오류에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다(모두 p < 0.05).
“Pix-2-Pix GAN 모델에 의해 생성된 AC-PET는 원본 이미지와 밀접하게 일치하는 SUV 측정항목을 보여줍니다. AI로 생성된 PET 이미지는 정량적 마커와 이미지 품질을 유지하면서 감쇠 보정을 위한 CT 스캔의 필요성을 줄이는 유망한 임상 잠재력을 보여줍니다.”
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게시 시간: 2024년 5월 14일
