A közelmúltban közzétették az Oncotarget, az Oncotarget 15. kötetében, 2024. május 7-én.
Aggodalomra ad okot az onkológiai betegek nyomon követése során végzett szekvenciális PET/CT vizsgálatokból származó sugárterhelés. Ebben a közelmúltbeli vizsgálatban egy kutatócsoport, köztük 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 és Stephanie A. Harmon, a National Institutes of Health National Cancer Institute munkatársa egy mesterséges intelligencia (AI) eszközt mutatott be. Ennek az eszköznek az a célja, hogy csillapításkorrigált PET (AC-PET) képeket állítson elő nem csillapításkorrigált PET (NAC-PET) képekből, ami potenciálisan csökkenti az alacsony dózisú CT-vizsgálatok szükségességét.
"Az Ai által generált PET-képek klinikai potenciállal rendelkeznek a CT-vizsgálatok csillapítási korrekciójának szükségességében, miközben megőrzik a kvantitatív markereket és a képminőséget a prosztatarákos betegek számára."
Módszerek: A páros AC-PET és NAC-PET képek alapján egy mély tanulási algoritmust fejlesztettek ki a 2D PIX-2-PIX Generative Contarial Network (GAN) architektúrán. A 18F-DCFPYL PSMA (prosztata-specifikus membrán antigén) PET-CT vizsgálatát 302 prosztata rákban szenvedő betegnél felosztottuk edzési, validálási és tesztelési csoportokra (N 183, 60 és 59). A modellt két szabványosított stratégia alkalmazásával képezték ki: a standard felvételi érték (SUV) és a SUV-NYUL alapú. A vízszintes teljesítmény szkennelését normalizált átlagos négyzethiba (NMSE), átlagos abszolút hiba (MAE), strukturális hasonlósági index (SSIM) és csúcsjel-zaj arány (PSNR) alkalmazásával értékeltük. A nukleáris orvostudomány orvosa prospektív módon végezte el az érdeklődésre számot tartó léziós szintű elemzést. A SUV indikátorokat a csoporton belüli korrelációs együttható (ICC), a megismételhetőségi együttható (RC) és a lineáris vegyes effektusok modelljeivel értékeltük.
Eredmények:A független tesztcsoportban a medián NMSE, MAE, SSIM és PSNR 13,26%, 3,59%, 0,891 és 26,82 volt. A SUVmax és a SUV-átlag ICC értéke 0,88 és 0,89 volt, ami erős korrelációt jelez az eredeti és az AI által generált kvantitatív képalkotó markerek között. Úgy találták, hogy olyan tényezők, mint a lézió helye, sűrűsége (Hounsfield-egységek) és a lézió felvétele befolyásolják a generált SUV-metrikák relatív hibáját (mind p<0,05).
„A PIX-2-PIX GaN modell által generált AC-PET bemutatja a SUV-mutatókat, amelyek szorosan igazodnak az eredeti képekhez. Az AI által generált PET-képek ígéretes klinikai potenciállal rendelkeznek a CT-vizsgálat szükségességének csökkentésére a csillapítás korrekciójához, miközben fenntartják a kvantitatív markereket és a képminőséget. ”
—————————————————————————————————————————————————— ———————————————————————————————————————––
Mint mindannyian tudjuk, az orvosi képalkotó ipar fejlődése elválaszthatatlan az ezen a területen széles körben használt orvosi berendezések – kontrasztanyag-injektorok és a hozzájuk tartozó fogyóeszközök – sorozatának fejlesztésétől. A gyártóiparáról híres Kínában számos hazai és külföldi gyártó híres az orvosi képalkotó berendezések gyártásáról, többek közöttLnkMed. Az LnkMed megalakulása óta a nagynyomású kontrasztanyag-injektorok területére koncentrál. Az LnkMed mérnöki csapatát egy Ph.D. több mint tíz éves tapasztalattal, és mélyen foglalkozik a kutatás-fejlesztéssel. Irányítása alatt aCT egyfejű injektor,CT duplafejű injektor,MRI kontrasztanyag -befecskendező, ésAngiográfia nagynyomású kontrasztanyag-befecskendezőEzekkel a tulajdonságokkal tervezték: az erős és kompakt test, a kényelmes és intelligens működési felület, a teljes funkciók, a magas biztonság és a tartós kialakítás. Becsendeket is biztosíthatunk, és a cső -sthat kompatibilis a CT, az MRI, a DSA injektorok híres márkáival, őszinte hozzáállásukkal és szakmai erővel, az Lnkmed minden alkalmazottja őszintén meghívja Önt, hogy jöjjön és fedezze fel a több piacot.
Feladás időpontja: 2024. május 14
