ការសិក្សាថ្មីមួយដែលមានចំណងជើងថា “ការប្រើប្រាស់ Pix-2-Pix GAN សម្រាប់ការកែតម្រូវការចុះខ្សោយ PSMA PET/CT ទូទាំងរាងកាយដោយផ្អែកលើការរៀនសូត្រយ៉ាងស៊ីជម្រៅ” ត្រូវបានបោះពុម្ពផ្សាយថ្មីៗនេះនៅក្នុងភាគទី 15 នៃ Oncotarget នៅថ្ងៃទី 7 ខែឧសភា ឆ្នាំ 2024។
ការប៉ះពាល់នឹងវិទ្យុសកម្មពីការសិក្សា PET/CT ជាបន្តបន្ទាប់ក្នុងការតាមដានអ្នកជំងឺជំងឺមហារីកគឺជាក្តីបារម្ភមួយ។ នៅក្នុងការស៊ើបអង្កេតថ្មីៗនេះ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវមួយក្រុម រួមមាន Kevin C. Ma, Esther Mena, Liza Lindenberg, Nathan S. Lay, Phillip Eclarinal, Deborah E. Citrin, Peter A. Pinto, Bradford J. Wood, William L. Dahut, James L. Gulley, Ravi A. Madan, Peter L. Choyke, Ismail Baris Turkbey និង Stephanie A. Harmon មកពីវិទ្យាស្ថានជាតិមហារីកនៅវិទ្យាស្ថានសុខភាពជាតិ បានណែនាំឧបករណ៍បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI)។ ឧបករណ៍នេះមានគោលបំណងបង្កើតរូបភាព PET ដែលកែតម្រូវដោយ attenuation (AC-PET) ពីរូបភាព PET ដែលមិនបានកែតម្រូវដោយ attenuation (NAC-PET) ដែលអាចកាត់បន្ថយភាពចាំបាច់សម្រាប់ការស្កេន CT កម្រិតទាប។
«រូបភាព PET ដែលបង្កើតដោយ AI មានសក្តានុពលគ្លីនិកក្នុងការកាត់បន្ថយតម្រូវការកែតម្រូវការថយចុះនៃការស្កេន CT ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវសញ្ញាសម្គាល់បរិមាណ និងគុណភាពរូបភាពសម្រាប់អ្នកជំងឺមហារីកក្រពេញប្រូស្តាត»។
វិធីសាស្រ្ត៖ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅដែលផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញប្រឆាំងបង្កើត (GAN) 2D Pix-2-Pix ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផ្អែកលើរូបភាព AC-PET និង NAC-PET ដែលផ្គូផ្គង។ ការសិក្សា PET-CT PSMA (អង់ទីហ្សែនភ្នាសជាក់លាក់ក្រពេញប្រូស្តាត) 18F-DCFPyL លើអ្នកជំងឺចំនួន 302 នាក់ដែលមានជំងឺមហារីកក្រពេញប្រូស្តាតត្រូវបានបែងចែកជាក្រុមបណ្តុះបណ្តាល ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការធ្វើតេស្ត (n 183, 60, និង 59 រៀងគ្នា)។ គំរូនេះត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើយុទ្ធសាស្ត្រស្តង់ដារពីរ៖ ផ្អែកលើតម្លៃទទួលយកស្តង់ដារ (SUV) និងផ្អែកលើ SUV-NYUL។ ការអនុវត្តការស្កេនផ្ដេកត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រើកំហុសការ៉េមធ្យមធម្មតា (NMSE) កំហុសដាច់ខាតមធ្យម (MAE) សន្ទស្សន៍ភាពស្រដៀងគ្នានៃរចនាសម្ព័ន្ធ (SSIM) និងសមាមាត្រសញ្ញាទៅសំឡេងរំខានកំពូល (PSNR)។ គ្រូពេទ្យវេជ្ជសាស្ត្រនុយក្លេអ៊ែរបានធ្វើការវិភាគកម្រិតដំបៅនៃតំបន់ដែលចាប់អារម្មណ៍ជាមុន។ សូចនាករ SUV ត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រើមេគុណសហសម្ព័ន្ធក្នុងក្រុម (ICC) មេគុណភាពធ្វើម្តងទៀត (RC) និងគំរូផលប៉ះពាល់ចម្រុះលីនេអ៊ែរ។
លទ្ធផល：នៅក្នុងក្រុមអ្នកធ្វើតេស្តឯករាជ្យ មេឌីយ៉ាន NMSE, MAE, SSIM និង PSNR គឺ 13.26%, 3.59%, 0.891 និង 26.82 រៀងគ្នា។ ICC សម្រាប់ SUVmax និង SUVmean គឺ 0.88 និង 0.89 ដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងខ្លាំងរវាងសញ្ញាសម្គាល់រូបភាពបរិមាណដើម និងសញ្ញាសម្គាល់រូបភាពបរិមាណដែលបង្កើតដោយ AI។ កត្តាដូចជាទីតាំងដំបៅ ដង់ស៊ីតេ (ឯកតា Hounsfield) និងការស្រូបយកដំបៅត្រូវបានគេរកឃើញថាប៉ះពាល់ដល់កំហុសទាក់ទងនៅក្នុងរង្វាស់ SUV ដែលបានបង្កើត (ទាំងអស់ p < 0.05)។
«AC-PET ដែលបង្កើតឡើងដោយគំរូ Pix-2-Pix GAN បង្ហាញពីរង្វាស់ SUV ដែលស្របគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយរូបភាពដើម។ រូបភាព PET ដែលបង្កើតដោយ AI បង្ហាញពីសក្តានុពលគ្លីនិកដ៏ជោគជ័យសម្រាប់កាត់បន្ថយភាពចាំបាច់នៃការស្កេន CT សម្រាប់ការកែតម្រូវការថយចុះ ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវសញ្ញាសម្គាល់បរិមាណ និងគុណភាពរូបភាព»។
————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————–
ដូចដែលយើងទាំងអស់គ្នាបានដឹងហើយថា ការអភិវឌ្ឍឧស្សាហកម្មរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រគឺមិនអាចកាត់ផ្តាច់ចេញពីការអភិវឌ្ឍឧបករណ៍វេជ្ជសាស្ត្រមួយចំនួន - ឧបករណ៍ចាក់សារធាតុកម្រិតពណ៌ និងសម្ភារៈជំនួយរបស់វា - ដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងវិស័យនេះ។ នៅក្នុងប្រទេសចិន ដែលមានភាពល្បីល្បាញដោយសារឧស្សាហកម្មផលិតកម្មរបស់ខ្លួន មានក្រុមហ៊ុនផលិតជាច្រើនដ៏ល្បីល្បាញទាំងក្នុង និងក្រៅប្រទេសសម្រាប់ការផលិតឧបករណ៍រូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ រួមទាំងLnkMedចាប់តាំងពីបង្កើតឡើងមក LnkMed បានផ្តោតលើវិស័យចាក់សារធាតុកម្រិតពណ៌សម្ពាធខ្ពស់។ ក្រុមវិស្វកររបស់ LnkMed ត្រូវបានដឹកនាំដោយបណ្ឌិតដែលមានបទពិសោធន៍ជាងដប់ឆ្នាំ និងចូលរួមយ៉ាងសកម្មក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍។ ក្រោមការណែនាំរបស់គាត់ម៉ាស៊ីនចាក់ CT ក្បាលតែមួយ,ម៉ាស៊ីនចាក់ CT ក្បាលពីរ,ថ្នាំចាក់សារធាតុប្រឆាំង MRIនិងឧបករណ៍ចាក់សារធាតុប្រឆាំងសម្ពាធខ្ពស់សម្រាប់ថតឆ្លុះសរសៃឈាមត្រូវបានរចនាឡើងជាមួយនឹងលក្ខណៈពិសេសទាំងនេះ៖ តួខ្លួនរឹងមាំ និងតូច ចំណុចប្រទាក់ប្រតិបត្តិការងាយស្រួល និងឆ្លាតវៃ មុខងារពេញលេញ សុវត្ថិភាពខ្ពស់ និងការរចនាប្រើប្រាស់បានយូរ។ យើងក៏អាចផ្គត់ផ្គង់សឺរាំង និងបំពង់ដែលឆបគ្នាជាមួយម៉ាកល្បីៗទាំងនោះដូចជា ម៉ាស៊ីនចាក់ CT, MRI, DSA ដោយមានអាកប្បកិរិយាស្មោះត្រង់ និងកម្លាំងវិជ្ជាជីវៈរបស់ពួកគេ បុគ្គលិកទាំងអស់របស់ LnkMed សូមអញ្ជើញអ្នកឱ្យមកស្វែងយល់ពីទីផ្សារជាច្រើនទៀតជាមួយគ្នា។
ពេលវេលាបង្ហោះ៖ ថ្ងៃទី ១៤ ខែឧសភា ឆ្នាំ ២០២៤
