Репрезентативное осевое изображение из исследования изображений тестового набора. Сверху слева направо внизу: КТ (A), NAC-PET (B), исходный AC-PET (C), AC-PET, сгенерированный искусственным интеллектом (D). Синяя стрелка указывает на одно поражение, которое наблюдалось на обоих изображениях, а красная стрелка указывает на поражение, которое было пропущено (т. е. не обнаружено опытными врачами-ядерщиками) на изображении ИИ. NAC = без коррекции затухания. AC = с поправкой на затухание.

Новый метод искусственного интеллекта можно использовать для создания высококачественных изображений «ПЭТ/КТ» и последующего снижения лучевой нагрузки на пациента. Этот метод, разработанный Национальным институтом рака, устраняет необходимость в коррекции затухания на основе КТ, что потенциально позволяет чаще проводить ПЭТ-визуализацию для мониторинга заболевания и прогрессирования лечения без радиационного облучения при КТ. Это исследование было представлено на ежегодном собрании Общества ядерной медицины и молекулярной визуализации 2022 года.

Больные раком часто проходят несколько визуализирующих исследований в ходе диагностики и лечения, потенциально включая несколько последовательных ПЭТ/КТ-сканирований. КТ-часть исследования вносит свой вклад в общее радиационное облучение пациента, но в значительной степени является избыточной. В этом исследовании исследователи стремились уменьшить или устранить потребность в низкодозовой КТ при ПЭТ/КТ, используя модель искусственного интеллекта для создания виртуальных ПЭТ-сканов с коррекцией затухания.

Группа данных для разработки модели искусственного интеллекта включала 305 исследований ПЭТ/КТ 18F-DCFPyL PSMA. Каждое исследование включало три сканирования: ПЭТ без коррекции затухания, ПЭТ с коррекцией затухания и КТ с низкими дозами. Исследования были разбиты на три группы: обучение (185), проверка (60) и тестирование (60). Затем генератор 2D Pix2Pix использовался для создания синтетических сканов ПЭТ с коррекцией затухания (ген-ПЭТ) из исходного ПЭТ без коррекции затухания.

Для качественной оценки два врача-ядерной медицины проанализировали 40 исследований ПЭТ/КТ в рандомизированном порядке, не зная, было ли изображение исходным ПЭТ с коррекцией затухания или ген-ПЭТ. Каждый эксперт записывал количество и расположение ПЭТ-позитивных поражений и качественно оценивал общий шум и качество изображения. Читатели смогли успешно обнаружить поражения на изображениях ген-ПЭТ с разумными значениями чувствительности.

«Высококачественные изображения, созданные искусственным интеллектом, сохраняют жизненно важную информацию из необработанных ПЭТ-изображений без дополнительного облучения от компьютерной томографии», — сказал Кевин Ма, доктор философии, научный сотрудник Национального института рака в Бетесде, штат Мэриленд. «Это открывает возможности для увеличения частоты и количества ПЭТ-сканирований на пациента в год, что может обеспечить более точную оценку обнаружения поражений, эффективности лечения, эффективности радиофармпрепаратов и других показателей в исследованиях и уходе за пациентами».

Источник