"ගැඹුරු ඉගෙනීම මත පදනම් වූ මුළු ශරීර PSMA PET/CT දුර්වලතා නිවැරදි කිරීම සඳහා Pix-2-Pix GAN භාවිතා කිරීම" යන මාතෘකාව යටතේ නව අධ්‍යයනයක් මෑතකදී 2024 මැයි 7 වන දින Oncotarget හි 15 වන වෙළුමේ ප්‍රකාශයට පත් කරන ලදී.
පිළිකා රෝගීන්ගේ පසු විපරම් වලදී අනුක්‍රමික PET/CT අධ්‍යයනයන්ගෙන් විකිරණ නිරාවරණය වීම කනස්සල්ලට කරුණකි. මෙම මෑත කාලීන විමර්ශනයේදී, ජාතික සෞඛ්‍ය ආයතනවල ජාතික පිළිකා ආයතනයේ කෙවින් සී. මා, එස්තර් මේනා, ලීසා ලින්ඩන්බර්ග්, නේතන් එස්. ලේ, පිලිප් එක්ලැරිනල්, ඩෙබොරා ඊ. සිට්‍රින්, පීටර් ඒ. පින්ටෝ, බ්‍රැඩ්ෆර්ඩ් ජේ. වුඩ්, විලියම් එල්. ඩහුට්, ජේම්ස් එල්. ගුලී, රවි ඒ. මදන්, පීටර් එල්. චොයික්, ඉස්මයිල් බැරිස් ටර්ක්බේ සහ ස්ටෙෆනි ඒ. හර්මන් ඇතුළු පර්යේෂකයන් කණ්ඩායමක් කෘතිම බුද්ධි (AI) මෙවලමක් හඳුන්වා දුන්හ. මෙම මෙවලම අඩු මාත්‍රා CT ස්කෑන් සඳහා අවශ්‍යතාවය අඩු කරමින්, අඩු මාත්‍රා CT ස්කෑන් සඳහා අවශ්‍යතාවය අඩු කරයි.
"පුරස්ථි ග්‍රන්ථි පිළිකා රෝගීන් සඳහා ප්‍රමාණාත්මක සලකුණු සහ රූපයේ ගුණාත්මකභාවය ආරක්ෂා කරමින් CT ස්කෑන් වලදී දුර්වලතා නිවැරදි කිරීමේ අවශ්‍යතාවය අඩු කිරීමට Ai-ජනනය කරන ලද PET රූපවලට සායනික හැකියාවක් ඇත."
ක්‍රම: යුගලනය කරන ලද AC-PET සහ NAC-PET රූප මත පදනම්ව 2D Pix-2-Pix උත්පාදක විරුද්ධවාදී ජාල (GAN) ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය මත පදනම් වූ ගැඹුරු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමයක් සංවර්ධනය කරන ලදී. පුරස්ථි ග්‍රන්ථි පිළිකා ඇති රෝගීන් 302 දෙනෙකුගේ 18F-DCFPyL PSMA (පුරස්ථි ග්‍රන්ථි-විශේෂිත පටල ප්‍රතිදේහජනක) PET-CT අධ්‍යයනය පුහුණු කිරීම, වලංගු කිරීම සහ පරීක්ෂණ කණ්ඩායම් ලෙස බෙදා ඇත (පිළිවෙලින් n 183, 60, සහ 59). සම්මත උපාය මාර්ග දෙකක් භාවිතා කරමින් ආකෘතිය පුහුණු කරන ලදී: සම්මත අවශෝෂණය අගය (SUV) පදනම් කරගත් සහ SUV-NYUL පදනම් කරගත්. සාමාන්‍යකරණය කරන ලද මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය (NMSE), මධ්‍යන්‍ය නිරපේක්ෂ දෝෂය (MAE), ව්‍යුහාත්මක සමානතා දර්ශකය (SSIM) සහ උච්ච සංඥා-ශබ්ද අනුපාතය (PSNR) භාවිතයෙන් තිරස් කාර්ය සාධනය පරිලෝකනය කරන ලදී. න්‍යෂ්ටික වෛද්‍ය වෛද්‍යවරයා අනාගත උනන්දුවක් දක්වන ප්‍රදේශයේ තුවාල මට්ටමේ විශ්ලේෂණයක් සිදු කළේය. SUV දර්ශක අභ්‍යන්තර-කණ්ඩායම් සහසම්බන්ධතා සංගුණකය (ICC), පුනරාවර්තන සංගුණකය (RC) සහ රේඛීය මිශ්‍ර බලපෑම් ආකෘති භාවිතයෙන් ඇගයීමට ලක් කරන ලදී.
ප්‍රතිඵල:ස්වාධීන පරීක්ෂණ කණ්ඩායම තුළ, මධ්‍ය NMSE, MAE, SSIM සහ PSNR පිළිවෙලින් 13.26%, 3.59%, 0.891 සහ 26.82 විය. SUVmax සහ SUVmean සඳහා ICC 0.88 සහ 0.89 වූ අතර, එය මුල් සහ AI-ජනනය කරන ලද ප්‍රමාණාත්මක රූපකරණ සලකුණු අතර ශක්තිමත් සහසම්බන්ධයක් පෙන්නුම් කරයි. තුවාල පිහිටීම, ඝනත්වය (හවුන්ස්ෆීල්ඩ් ඒකක) සහ තුවාල අවශෝෂණය වැනි සාධක ජනනය කරන ලද SUV මිනුම්වල සාපේක්ෂ දෝෂයට බලපාන බව සොයා ගන්නා ලදී (සියල්ල p < 0.05).
"Pix-2-Pix GAN ආකෘතිය මගින් ජනනය කරන ලද AC-PET මඟින් මුල් රූප සමඟ සමීපව ගැලපෙන SUV මිනුම් පෙන්නුම් කරයි. AI-ජනනය කරන ලද PET රූප, ප්‍රමාණාත්මක සලකුණු සහ රූපයේ ගුණාත්මකභාවය පවත්වා ගනිමින් දුර්වල වීම නිවැරදි කිරීම සඳහා CT ස්කෑන් අවශ්‍යතාවය අඩු කිරීම සඳහා පොරොන්දු වූ සායනික විභවයක් පෙන්නුම් කරයි."
—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
අපි කවුරුත් දන්නා පරිදි, වෛද්‍ය රූපකරණ කර්මාන්තයේ දියුණුව, මෙම ක්ෂේත්‍රයේ බහුලව භාවිතා වන වෛද්‍ය උපකරණ මාලාවක් - ප්‍රතිවිරුද්ධ කාරක ඉන්ජෙක්ටර් සහ ඒවායේ ආධාරක පරිභෝජන ද්‍රව්‍ය - සංවර්ධනයෙන් වෙන් කළ නොහැකි ය. නිෂ්පාදන කර්මාන්තය සඳහා ප්‍රසිද්ධ චීනයේ, වෛද්‍ය රූපකරණ උපකරණ නිෂ්පාදනය සඳහා දේශීය හා විදේශීය ප්‍රසිද්ධ නිෂ්පාදකයින් බොහෝ දෙනෙක් සිටිති, ඒවා අතරඑල්එන්කේමෙඩ්. එහි ස්ථාපිත කිරීමේ සිට, LnkMed අධි පීඩන ප්‍රතිවිරුද්ධ කාරක ඉන්ජෙක්ටර් ක්ෂේත්‍රය කෙරෙහි අවධානය යොමු කර ඇත. LnkMed හි ඉංජිනේරු කණ්ඩායම වසර දහයකට වැඩි පළපුරුද්දක් ඇති ආචාර්ය උපාධියක් මගින් මෙහෙයවනු ලබන අතර පර්යේෂණ හා සංවර්ධනයේ ගැඹුරින් නියැලී සිටී. ඔහුගේ මඟ පෙන්වීම යටතේ,CT තනි හිස ඉන්ජෙක්ටරය,CT ද්විත්ව හිස ඉන්ජෙක්ටරය,MRI ප්‍රතිවිරුද්ධ කාරක ඉන්ජෙක්ටරය, සහඇන්ජියෝග්‍රැෆි අධි පීඩන ප්‍රතිවිරුද්ධ කාරක ඉන්ජෙක්ටර්මෙම විශේෂාංග සමඟින් නිර්මාණය කර ඇත: ශක්තිමත් සහ සංයුක්ත ශරීරය, පහසු සහ බුද්ධිමත් මෙහෙයුම් අතුරුමුහුණත, සම්පූර්ණ කාර්යයන්, ඉහළ ආරක්ෂාව සහ කල් පවතින නිර්මාණය. CT, MRI, DSA ඉන්ජෙක්ටර් යන ප්‍රසිද්ධ වෙළඳ නාම සමඟ අනුකූල වන සිරින්ජ සහ නල ද අපට සැපයිය හැකිය, ඔවුන්ගේ අවංක ආකල්පය සහ වෘත්තීය ශක්තිය සමඟින්, LnkMed හි සියලුම සේවකයින් ඔබට තවත් වෙළඳපල ගවේෂණය කිරීමට අවංකවම ආරාධනා කරයි.
පළ කිරීමේ කාලය: මැයි-14-2024
