Las imágenes PET/CT generadas por IA reducen a la mitad la exposición de los pacientes a la radiación

Los pacientes con cáncer a menudo se someten a varios estudios de imágenes durante el diagnóstico y el tratamiento, que pueden incluir múltiples exploraciones PET/CT en una sucesión cercana. La parte de TC del examen contribuye a la exposición general a la radiación del paciente, pero es en gran medida redundante. Ahora, se puede utilizar un nuevo método de inteligencia artificial para generar imágenes PET/CT de alta calidad y, posteriormente, disminuir la exposición del paciente a la radiación.

Desarrollado por el Instituto Nacional del Cáncer (NCI, Bethesda, MD, EUA), el método evita la necesidad de corrección de atenuación basada en TC, lo que potencialmente permite imágenes de PET más frecuentes para monitorear la progresión de la enfermedad y el tratamiento sin exposición a la radiación de la adquisición de TC. En su estudio, los investigadores buscaron reducir o eliminar la necesidad de TC de baja dosis en PET/CT mediante el uso de un modelo de inteligencia artificial para generar exploraciones PET corregidas por atenuación virtual.

La cohorte de datos para el desarrollo del modelo de inteligencia artificial incluyó 305 estudios 18F-DCFPyL PSMA PET/CT. Cada estudio contenía tres exploraciones: PET sin corrección de atenuación, PET con corrección de atenuación y TC de dosis baja. Los estudios se dividieron en tres conjuntos: para entrenamiento (185), validación (60) y prueba (60). A continuación, se utilizó un generador 2D Pix2Pix para generar exploraciones PET con corrección de atenuación sintética (gen-PET) a partir de la PET original sin corrección de atenuación.

Para la evaluación cualitativa, dos médicos de medicina nuclear revisaron 40 estudios de PET/CT en un orden aleatorio, sin saber si la imagen era de PET con corrección de atenuación original o gen-PET. Cada experto registró el número y la ubicación de las lesiones PET positivas y revisó cualitativamente el ruido general y la calidad de la imagen. Los lectores pudieron detectar con éxito lesiones en las imágenes gen-PET con valores de sensibilidad razonables.

“Las imágenes de alta calidad generadas por inteligencia artificial conservan información vital de las imágenes PET sin procesar, sin la exposición adicional a la radiación de las TC”, dijo Kevin Ma, PhD, investigador postdoctoral en el NCI. “Esto abre oportunidades para aumentar la frecuencia y la cantidad de exploraciones PET por paciente por año, lo que podría proporcionar una evaluación más precisa para la detección de lesiones, la eficacia del tratamiento, la efectividad del radiotrazador y otras medidas en investigación y atención al paciente”.

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