Öz
Amaç
Atenüasyon düzeltmesi, kantitatif pozitron emisyon tomografisi (PET) görüntülemede kendine özgü zorlukları olan kritik bir olgudur. Ancak atenüasyon düzeltmesi ve anatomik lokalizasyonun sağlanması amacıyla kullanılan bilgisayarlı tomografi (BT) yöntemi hastanın aldığı radyasyon dozunu artırmaktadır. Bu çalışmada, tüm vücut 68Ga-DOTATATE PET görüntülerinin atenüasyon düzeltmesi için bir derin öğrenme modelinin geliştirilmesi amaçlandı.
Yöntem
İki farklı görüntüleme merkezinden 118 hastanın atenüasyon düzeltmesiz ve bilgisayarlı tomografi tabanlı atenüasyon düzeltmeli (CTAC) tüm vücut 68Ga-DOTATATE pozitron emisyon tomografi (PET) görüntüleri kullanıldı. NiftyNet çerçevesini kullanarak bir artık derin öğrenme modeli uyguladık. Model, merkezlerden alınan test verileri kullanılarak dört kez eğitildi ve altı kez değerlendirildi. Sentezlenen PET görüntülerinin kalitesi, tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR), yapısal benzerlik indeksi (SSIM), ortalama kare hatası (MSE) ve kök ortalama kare hatası (RMSE) dahil olmak üzere farklı değerlendirme ölçümleri kullanılarak PET-CTAC görüntüleriyle karşılaştırıldı.
Bulgular
Dört ağ eğitimi oturumunun ve altı değerlendirmenin kantitatif analizi ile en yüksek ve en düşük PSNR değerlerini sırasıyla (52,86±6,6) ve (47,96±5,09) olarak elde edildi. Benzer şekilde en yüksek ve en düşük SSIM değerleri sırasıyla (0,99±0,003) ve (0,97±0,01) olarak elde edildi. Ek olarak, en yüksek ve en düşük RMSE ve MSE değerleri sırasıyla (0,0117±0,003), (0,0015±0,000103) ve (0,01072±0,002), (0,000121±5,07xe–5) aralığında kaldı. Çalışma, aynı merkezden gelen veri kümelerinin kullanılmasının en yüksek PSNR değeri ile sonuçlandığını, farklı merkezlerden gelen veri kümelerinin kullanılmasının ise daha düşük PSNR ve SSIM değerleri ile sonuçlandığını buldu. Ayrıca her iki merkezden veri kümelerini içeren senaryolar ile en iyi SSIM ve en düşük MSE ve RMSE elde edildi.
Sonuç
Derin öğrenme modeli kullanılarak 68Ga-DOTATATE PET görüntülerinde atenüasyon düzeltmesinin kabul edilebilir doğruluğu, potansiyel olarak, hastaya yüksek radyasyon dozu uygulanmasına neden olan ek X-ışını görüntüleme yöntemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir.
