Một nghiên cứu mới có tên “Sử dụng Pix-2-Pix GAN để hiệu chỉnh suy giảm PET/CT PSMA toàn thân dựa trên học sâu” vừa được công bố trên Tập 15 của Oncotarget vào ngày 7 tháng 5 năm 2024.
Tiếp xúc với bức xạ từ các nghiên cứu PET/CT tuần tự trong quá trình theo dõi bệnh nhân ung thư là một mối quan tâm. Trong cuộc điều tra gần đây này, một nhóm các nhà nghiên cứu bao gồm 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 và Stephanie A. Harmon từ Viện Ung thư Quốc gia thuộc Viện Y tế Quốc gia đã giới thiệu một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI). Công cụ này nhằm mục đích tạo ra hình ảnh PET hiệu chỉnh suy giảm (AC-PET) từ hình ảnh PET không hiệu chỉnh suy giảm (NAC-PET), có khả năng làm giảm nhu cầu chụp CT liều thấp.
“Hình ảnh PET do AI tạo ra có tiềm năng lâm sàng giúp giảm nhu cầu hiệu chỉnh độ suy giảm trên ảnh chụp CT trong khi vẫn bảo toàn các dấu hiệu định lượng và chất lượng hình ảnh cho bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt.”
Phương pháp: Một thuật toán học sâu dựa trên kiến trúc mạng đối nghịch tạo sinh Pix-2-Pix 2D (GAN) đã được phát triển dựa trên hình ảnh AC-PET và NAC-PET ghép nối. Nghiên cứu PET-CT PSMA (kháng nguyên màng đặc hiệu tuyến tiền liệt) 18F-DCFPyL trên 302 bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt được chia thành nhóm đào tạo, nhóm xác thực và nhóm thử nghiệm (lần lượt là n 183, 60 và 59). Mô hình được đào tạo bằng hai chiến lược chuẩn hóa: Dựa trên Giá trị hấp thụ chuẩn (SUV) và dựa trên SUV-NYUL. Hiệu suất quét theo chiều ngang được đánh giá bằng lỗi bình phương trung bình chuẩn hóa (NMSE), lỗi tuyệt đối trung bình (MAE), chỉ số tương đồng về cấu trúc (SSIM) và tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu đỉnh (PSNR). Bác sĩ y học hạt nhân đã tiến hành phân tích mức độ tổn thương của khu vực quan tâm theo triển vọng. Các chỉ số SUV được đánh giá bằng hệ số tương quan trong nhóm (ICC), hệ số lặp lại (RC) và các mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính.
Kết quả：Trong nhóm thử nghiệm độc lập, giá trị trung vị NMSE, MAE, SSIM và PSNR lần lượt là 13,26%, 3,59%, 0,891 và 26,82. ICC cho SUVmax và SUVmean là 0,88 và 0,89, cho thấy mối tương quan mạnh giữa các dấu hiệu hình ảnh định lượng ban đầu và do AI tạo ra. Các yếu tố như vị trí tổn thương, mật độ (đơn vị Hounsfield) và sự hấp thụ tổn thương được phát hiện là tác động đến lỗi tương đối trong các số liệu SUV được tạo ra (tất cả p < 0,05).
“AC-PET do mô hình Pix-2-Pix GAN tạo ra cho thấy các số liệu SUV phù hợp chặt chẽ với hình ảnh gốc. Hình ảnh PET do AI tạo ra cho thấy tiềm năng lâm sàng đầy hứa hẹn trong việc giảm nhu cầu chụp CT để hiệu chỉnh suy giảm trong khi vẫn duy trì các dấu hiệu định lượng và chất lượng hình ảnh.”
—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
Như chúng ta đã biết, sự phát triển của ngành công nghiệp hình ảnh y tế không thể tách rời khỏi sự phát triển của một loạt các thiết bị y tế - ống tiêm thuốc cản quang và vật tư tiêu hao hỗ trợ của chúng - được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực này. Tại Trung Quốc, nơi nổi tiếng với ngành công nghiệp sản xuất, có nhiều nhà sản xuất nổi tiếng trong và ngoài nước về sản xuất thiết bị hình ảnh y tế, bao gồmLiên hệ. Kể từ khi thành lập, LnkMed đã tập trung vào lĩnh vực máy tiêm thuốc cản quang áp suất cao. Đội ngũ kỹ sư của LnkMed do một Tiến sĩ với hơn mười năm kinh nghiệm lãnh đạo và tham gia sâu vào nghiên cứu và phát triển. Dưới sự hướng dẫn của ông,Đầu phun CT đơn,Đầu phun CT hai đầu,Máy tiêm thuốc cản quang MRI, VàMáy tiêm thuốc cản quang áp suất cao chụp mạchđược thiết kế với các đặc điểm sau: thân máy chắc chắn và nhỏ gọn, giao diện vận hành thông minh và tiện lợi, các chức năng hoàn chỉnh, độ an toàn cao và thiết kế bền bỉ. Chúng tôi cũng có thể cung cấp ống tiêm và ống tương thích với các thương hiệu nổi tiếng về máy tiêm CT, MRI, DSA. Với thái độ chân thành và sức mạnh chuyên nghiệp, tất cả nhân viên của LnkMed chân thành mời bạn đến và cùng nhau khám phá thêm nhiều thị trường hơn.
Thời gian đăng: 14-05-2024
