Imágenes PET de cuerpo entero con multitrasador ultrarrápido utilizando un modelo de aprendizaje profundo basado en...

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial
• La radioquímica

Sus antecedentes:

• Minimizar los artefactos de movimiento y la incomodidad del paciente en las exploraciones PET requiere reducir el tiempo de adquisición.
• Las imágenes PET ultrarrápidas presentan desafíos para mantener la calidad de las imágenes de diagnóstico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un marco de aprendizaje profundo para la síntesis de imágenes PET de alta calidad a partir de exploraciones ultrarrápidas.
• Evaluar el rendimiento del marco en la obtención de imágenes PET de cuerpo entero con múltiples trazadores.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de los conjuntos de datos clínicos uEXPLORER PET/CT ([18F]FDG, [18F]FAPI, [68Ga]FAPI).
• Generación de imágenes PET ultrarrápidas (3-40s) mediante truncamiento de datos en modo lista.
• Desarrollo de dos variantes 3D de SwinUNETR-V2 (sólo con PET y con fusión PET+CT).
• 5 veces la validación cruzada para la formación y las pruebas.

Principales resultados:

• Ambos modelos de aprendizaje profundo mejoraron significativamente la calidad de imagen subjetiva y la detectabilidad de lesiones en comparación con los escaneos ultrarrápidos originales.
• Las métricas objetivas de calidad de imagen, incluida la relación pico señal-ruido (PSNR), se mejoraron en las adquisiciones ultracortas.
• Se observaron mejoras significativas en los conjuntos de datos PSNR de [18F]FDG en tiempos de adquisición de 3s, 6s y 15s (p < 0,001).

Conclusiones:

• Los modelos de aprendizaje profundo propuestos mejoran efectivamente la calidad de la imagen en las exploraciones PET de cuerpo entero con múltiples trazadores obtenidas con protocolos ultrarrápidos.
• Las imágenes PET sintetizadas demuestran un rendimiento comparable a las exploraciones estándar en términos de calidad de imagen y detectabilidad de lesiones.
• Este enfoque es prometedor para obtener imágenes PET más rápidas y cómodas sin comprometer la precisión del diagnóstico.