تعزيز رعاية المرضى من خلال تصحيح التوهين القائم على الذكاء الاصطناعي في التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني

نُشرت مؤخرًا دراسة جديدة بعنوان "استخدام Pix-2-Pix GAN لتصحيح التوهين PSMA PET/CT لكامل الجسم القائم على التعلم العميق" في المجلد 15 من Oncotarget في 7 مايو 2024.

يعد التعرض للإشعاع من دراسات PET/CT المتسلسلة في متابعة مرضى الأورام أمرًا مثيرًا للقلق. في هذا التحقيق الأخير، شارك فريق من الباحثين يضم كيفن سي. ما، وإستير مينا، وليزا ليندنبرغ، وناثان س. لاي، وفيليب إيكلارينال، وديبورا إي. سيترين، وبيتر أ. بينتو، وبرادفورد جيه. وود، وويليام إل داهوت، وجيمس. قدم كل من L. Gulley، وRavi A. Madan، وPeter L. Choyke، وIsmail Baris Turkbey، وStephanie A. Harmon من المعهد الوطني للسرطان في المعاهد الوطنية للصحة أداة الذكاء الاصطناعي (AI). تهدف هذه الأداة إلى إنشاء صور PET (AC-PET) مصححة للتوهين من صور PET (NAC-PET) غير مصححة للتوهين، مما قد يقلل من ضرورة إجراء فحوصات مقطعية منخفضة الجرعة.

"تتمتع صور PET المولدة بالذكاء الاصطناعي بإمكانية سريرية لتقليل الحاجة إلى تصحيح التوهين في الأشعة المقطعية مع الحفاظ على العلامات الكمية وجودة الصورة لمرضى سرطان البروستاتا."

الطرق: تم تطوير خوارزمية التعلم العميق المعتمدة على بنية شبكة الخصومة التوليدية (GAN) ثنائية الأبعاد Pix-2-Pix بناءً على صور AC-PET وNAC-PET المقترنة. تم تقسيم دراسة 18F-DCFPyL PSMA (مستضد الغشاء الخاص بالبروستاتا) PET-CT لـ 302 مريضًا مصابين بسرطان البروستاتا إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار (العدد 183 و60 و59 على التوالي). تم تدريب النموذج باستخدام استراتيجيتين موحدتين: القيمة المعيارية للامتصاص (SUV) والقائمة على SUV-NYUL. تم تقييم أداء المسح الأفقي باستخدام متوسط ​​مربع الخطأ (NMSE) ومتوسط ​​الخطأ المطلق (MAE) ومؤشر التشابه الهيكلي (SSIM) ونسبة الذروة للإشارة إلى الضوضاء (PSNR). قام طبيب الطب النووي بإجراء تحليل مستقبلي لمستوى الآفة في المنطقة محل الاهتمام. تم تقييم مؤشرات سيارات الدفع الرباعي باستخدام معامل الارتباط داخل المجموعة (ICC)، ومعامل التكرار (RC)، ونماذج التأثيرات الخطية المختلطة.

نتائج:في مجموعة الاختبار المستقلة، كان متوسط ​​NMSE وMAE وSSIM وPSNR هو 13.26% و3.59% و0.891 و26.82 على التوالي. كان متوسط ​​ICC لـ SUVmax وSUVmean 0.88 و0.89، مما يشير إلى وجود علاقة قوية بين علامات التصوير الكمي الأصلية والمولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. تم العثور على عوامل مثل موقع الآفة، والكثافة (وحدات هاونسفيلد)، واستيعاب الآفة تؤثر على الخطأ النسبي في مقاييس سيارات الدفع الرباعي التي تم إنشاؤها (جميع P <0.05).

"يُظهر AC-PET الذي تم إنشاؤه بواسطة نموذج Pix-2-Pix GAN مقاييس سيارات الدفع الرباعي التي تتوافق بشكل وثيق مع الصور الأصلية. تُظهر صور PET المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي إمكانات سريرية واعدة لتقليل الحاجة إلى التصوير المقطعي المحوسب لتصحيح التوهين مع الحفاظ على العلامات الكمية وجودة الصورة.

———————————————————————————————————————————— ————————————————————————————————————————————————————————————————

كما نعلم جميعًا، فإن تطوير صناعة التصوير الطبي لا ينفصل عن تطوير سلسلة من المعدات الطبية - محاقن عوامل التباين والمواد الاستهلاكية الداعمة لها - التي تستخدم على نطاق واسع في هذا المجال. وفي الصين التي تشتهر بصناعتها التحويلية، هناك العديد من الشركات المصنعة المشهورة في الداخل والخارج بإنتاج معدات التصوير الطبي، بما في ذلكLnkMed. منذ تأسيسها، تركز شركة LnkMed على مجال حاقنات عوامل التباين عالية الضغط. يقود فريق LnkMed الهندسي درجة الدكتوراه. مع أكثر من عشر سنوات من الخبرة وتشارك بعمق في البحث والتطوير. وتحت إشرافه،CT حاقن رأس واحد,CT حاقن مزدوج الرأس,حاقن عامل التباين بالرنين المغناطيسي، وتصوير الأوعية الدموية عن طريق حقن عامل التباين عالي الضغطتم تصميمها بهذه الميزات: الجسم القوي والمدمج، وواجهة التشغيل المريحة والذكية، والوظائف الكاملة، والسلامة العالية، والتصميم المتين. يمكننا أيضًا توفير المحاقن والأنابيب المتوافقة مع العلامات التجارية الشهيرة لأجهزة CT، وMRI، وDSA. بفضل موقفهم المخلص وقوتهم المهنية، يدعوك جميع موظفي LnkMed بصدق للحضور واستكشاف المزيد من الأسواق معًا.