Bu yaxınlarda Oncotarget jurnalının 15-ci cildində 7 may 2024-cü ildə “Dərin Öyrənmə Əsaslı Bütün Bədən PSMA PET/CT Zəifləmə Korreksiyası üçün Pix-2-Pix GAN-dan istifadə” adlı yeni bir araşdırma dərc olundu.
Onkoloji xəstələrin təqibində ardıcıl PET/KT tədqiqatlarının radiasiyaya məruz qalması narahatlıq doğurur. Bu son araşdırmada 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 daxil olmaqla tədqiqatçılar qrupu L. Gulley, Ravi A. Madan, Peter L. Choyke, Ismail Baris Turkbey və Stefani A. Harmon Milli Sağlamlıq İnstitutunun Milli Xərçəng İnstitutundan süni intellekt (AI) alətini təqdim etdilər. Bu alət zəifləmə ilə düzəldilməyən PET (NAC-PET) təsvirlərindən zəifləmə ilə düzəldilmiş PET (AC-PET) şəkillərini yaratmaq məqsədi daşıyır və potensial olaraq aşağı dozalı CT taramalarına ehtiyacı azaldır.
"Ai tərəfindən yaradılan PET şəkilləri, prostat xərçəngi xəstələri üçün kəmiyyət markerlərini və görüntü keyfiyyətini qoruyarkən CT taramalarında zəifləmə korreksiyasına ehtiyacı azaltmaq üçün klinik potensiala malikdir."
Metodlar: Cütlənmiş AC-PET və NAC-PET şəkilləri əsasında 2D Pix-2-Pix generativ rəqib şəbəkə (GAN) arxitekturasına əsaslanan dərin öyrənmə alqoritmi hazırlanmışdır. Prostat xərçəngi olan 302 xəstənin 18F-DCFPyL PSMA (Prostata spesifik membran antigeni) PET-CT tədqiqatı təlim, doğrulama və sınaq qruplarına bölündü (müvafiq olaraq n 183, 60 və 59). Model iki standartlaşdırılmış strategiyadan istifadə etməklə öyrədilib: Standart Qəbul Dəyəri (SUV) əsaslı və SUV-NYUL əsaslı. Skanlama üfüqi performansı normallaşdırılmış orta kvadrat xəta (NMSE), orta mütləq xəta (MAE), struktur oxşarlıq indeksi (SSIM) və pik siqnal-küy nisbəti (PSNR) istifadə edərək qiymətləndirildi. Nüvə tibb həkimi perspektivli olaraq maraq sahəsinin lezyon səviyyəsinin təhlilini həyata keçirdi. SUV göstəriciləri qrupdaxili korrelyasiya əmsalı (ICC), təkrarlanma əmsalı (RC) və xətti qarışıq təsir modellərindən istifadə etməklə qiymətləndirilmişdir.
Nəticələr:Müstəqil test kohortunda median NMSE, MAE, SSIM və PSNR müvafiq olaraq 13.26%, 3.59%, 0.891 və 26.82 idi. SUVmax və SUVmean üçün ICC 0,88 və 0,89 idi, bu, orijinal və süni intellekt tərəfindən yaradılan kəmiyyət görüntüləmə markerləri arasında güclü korrelyasiya olduğunu göstərir. Yaranan SUV ölçülərində nisbi səhvə təsir edən lezyon yeri, sıxlıq (Hounsfield vahidləri) və lezyonun tutulması kimi amillər aşkar edilmişdir (hamısı p <0,05).
“Pix-2-Pix GAN modeli tərəfindən yaradılan AC-PET orijinal şəkillərlə sıx uyğunlaşan SUV ölçülərini nümayiş etdirir. Süni intellektlə yaradılan PET təsvirləri, kəmiyyət markerlərini və təsvir keyfiyyətini qoruyarkən zəifləmənin korreksiyası üçün CT taramalarının zəruriliyini azaltmaq üçün perspektivli klinik potensial nümayiş etdirir.
——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— ————————————————————————————————————————
Hamımıza məlum olduğu kimi, tibbi təsvir sənayesinin inkişafı bu sahədə geniş istifadə olunan bir sıra tibbi avadanlıqların – kontrast agent injektorlarının və onların dəstəkləyici materiallarının – inkişafından ayrılmazdır. İstehsal sənayesi ilə məşhur olan Çində tibbi görüntüləmə avadanlığı istehsalı ilə evdə və xaricdə məşhur olan bir çox istehsalçı var.LnkMed. Yarandığı gündən LnkMed diqqətini yüksək təzyiqli kontrastlı injektorlar sahəsində cəmləşdirir. LnkMed-in mühəndis komandasına elmlər namizədi rəhbərlik edir. on ildən çox təcrübəyə malikdir və tədqiqat və inkişafla dərindən məşğuldur. Onun rəhbərliyi altında,CT tək başlı injektor,CT iki başlı injektor,MRT kontrast agenti enjektoru, vəAngioqrafiya yüksək təzyiqli kontrastlı injektorBu xüsusiyyətlərlə hazırlanmışdır: güclü və yığcam korpus, rahat və ağıllı əməliyyat interfeysi, tam funksiyalar, yüksək təhlükəsizlik və davamlı dizayn. Biz həmçinin CT, MRI, DSA injektorlarının məşhur markalarına uyğun şprislər və borular təqdim edə bilərik. Səmimi münasibəti və peşəkar gücü ilə LnkMed-in bütün əməkdaşları sizi səmimiyyətlə gəlib daha çox bazarları birlikdə kəşf etməyə dəvət edir.
Göndərmə vaxtı: 14 may 2024-cü il
