"ডিপ লার্নিং-ভিত্তিক PSMA PET/CT অ্যাটেন্যুয়েশন সংশোধনের জন্য Pix-2-Pix GAN ব্যবহার" শীর্ষক একটি নতুন গবেষণা সম্প্রতি 7 মে, 2024-এ Oncotarget-এর 15 ভলিউমে প্রকাশিত হয়েছে।
অনকোলজি রোগীর ফলো-আপে অনুক্রমিক PET/CT স্টাডিজ থেকে বিকিরণ এক্সপোজার একটি উদ্বেগের বিষয়। এই সাম্প্রতিক তদন্তে কেভিন সি. মা, এথার মেনা, লিজা লিন্ডেনবার্গ, নাথান এস লে, ফিলিপ ইক্লারিনাল, ডেবোরা ই সিট্রিন, পিটার এ পিন্টো, ব্র্যাডফোর্ড জে উড, উইলিয়াম এল ডাহুত, জেমস সহ গবেষকদের একটি দল। ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথের ন্যাশনাল ক্যান্সার ইনস্টিটিউট থেকে এল. গুলি, রবি এ. মাদান, পিটার এল. চয়েকে, ইসমাইল বারিস টার্কবে এবং স্টেফানি এ. হারমন একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) টুল চালু করেছেন৷ এই টুলটির লক্ষ্য হল নন-এটেন্যুয়েশন-কারেক্টেড পিইটি (এনএসি-পিইটি) ইমেজ থেকে অ্যাটেন্যুয়েশন-কারেক্টেড পিইটি (এসি-পিইটি) ইমেজ তৈরি করা, যা সম্ভাব্যভাবে কম-ডোজ সিটি স্ক্যানের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।
"এআই-উত্পন্ন পিইটি চিত্রগুলি প্রোস্টেট ক্যান্সারের রোগীদের জন্য পরিমাণগত মার্কার এবং চিত্রের গুণমান সংরক্ষণ করার সময় সিটি স্ক্যানগুলিতে মনোযোগ সংশোধনের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার ক্লিনিকাল সম্ভাবনা রয়েছে।"
পদ্ধতি: 2D Pix-2-Pix জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GAN) আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে একটি গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়েছে পেয়ার করা AC-PET এবং NAC-PET ছবির উপর ভিত্তি করে। প্রোস্টেট ক্যান্সারে আক্রান্ত 302 রোগীর 18F-DCFPyL PSMA (প্রস্টেট-নির্দিষ্ট ঝিল্লি অ্যান্টিজেন) পিইটি-সিটি অধ্যয়নকে প্রশিক্ষণ, বৈধতা এবং পরীক্ষার গ্রুপে বিভক্ত করা হয়েছিল (যথাক্রমে n 183, 60 এবং 59)। মডেলটিকে দুটি প্রমিত কৌশল ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল: স্ট্যান্ডার্ড আপটেক ভ্যালু (SUV) ভিত্তিক এবং SUV-NYUL ভিত্তিক। স্ক্যানিং অনুভূমিক কর্মক্ষমতা স্বাভাবিকীকৃত গড় বর্গক্ষেত্র ত্রুটি (NMSE), গড় পরম ত্রুটি (MAE), স্ট্রাকচারাল সাদৃশ্য সূচক (SSIM) এবং পিক সিগন্যাল-টু-নয়েজ রেশিও (PSNR) ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়েছিল। নিউক্লিয়ার মেডিসিন চিকিত্সক সম্ভাব্যভাবে আগ্রহের এলাকার একটি ক্ষত স্তর বিশ্লেষণ করেছেন। SUV সূচকগুলিকে ইন্ট্রা-গ্রুপ পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ (ICC), পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা সহগ (RC), এবং রৈখিক মিশ্র প্রভাব মডেল ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়েছিল।
ফলাফল：স্বাধীন পরীক্ষার সমষ্টিতে, মধ্যমা NMSE, MAE, SSIM, এবং PSNR ছিল যথাক্রমে 13.26%, 3.59%, 0.891 এবং 26.82। SUVmax এবং SUVmean-এর জন্য ICC ছিল 0.88 এবং 0.89, যা আসল এবং AI-উত্পন্ন পরিমাণগত ইমেজিং মার্কারগুলির মধ্যে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক নির্দেশ করে। ক্ষতের অবস্থান, ঘনত্ব (হাউন্সফিল্ড ইউনিট) এবং ক্ষত গ্রহণের মতো কারণগুলি জেনারেট হওয়া SUV মেট্রিক্সে আপেক্ষিক ত্রুটিকে প্রভাবিত করে (সমস্ত p <0.05)।
“Pix-2-Pix GAN মডেল দ্বারা উত্পন্ন AC-PET SUV মেট্রিকগুলি দেখায় যা আসল চিত্রগুলির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সারিবদ্ধ। AI-উত্পাদিত PET চিত্রগুলি পরিমাণগত মার্কার এবং চিত্রের গুণমান বজায় রেখে মনোযোগ সংশোধনের জন্য সিটি স্ক্যানের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ক্লিনিকাল সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।"
—————————————————————————————————————————————————————— ———————————————————————————————————————————
আমরা সকলেই জানি, চিকিৎসা ইমেজিং শিল্পের বিকাশ চিকিৎসা সরঞ্জামগুলির একটি সিরিজের বিকাশ থেকে অবিচ্ছেদ্য - কনট্রাস্ট এজেন্ট ইনজেক্টর এবং তাদের সমর্থনকারী ভোগ্য সামগ্রী - যা এই ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। চীনে, যা তার উত্পাদন শিল্পের জন্য বিখ্যাত, সেখানে চিকিৎসা ইমেজিং সরঞ্জাম উত্পাদনের জন্য দেশে এবং বিদেশে বিখ্যাত অনেক নির্মাতা রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছেLnkMed. প্রতিষ্ঠার পর থেকে, LnkMed উচ্চ-চাপের বৈপরীত্য এজেন্ট ইনজেক্টরের ক্ষেত্রে মনোনিবেশ করছে। LnkMed এর ইঞ্জিনিয়ারিং দলের নেতৃত্বে একজন Ph.D. দশ বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতার সাথে এবং গভীরভাবে গবেষণা ও উন্নয়নে নিযুক্ত। তার নির্দেশনায়, দসিটি একক মাথা ইনজেক্টর,সিটি ডাবল হেড ইনজেক্টর,এমআরআই কনট্রাস্ট এজেন্ট ইনজেক্টর, এবংএনজিওগ্রাফি উচ্চ-চাপ বৈসাদৃশ্য এজেন্ট ইনজেক্টরএই বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ডিজাইন করা হয়েছে: শক্তিশালী এবং কমপ্যাক্ট বডি, সুবিধাজনক এবং বুদ্ধিমান অপারেশন ইন্টারফেস, সম্পূর্ণ ফাংশন, উচ্চ নিরাপত্তা এবং টেকসই নকশা। এছাড়াও আমরা সিরিঞ্জ এবং টিউব সরবরাহ করতে পারি যা সেই বিখ্যাত ব্র্যান্ডের CT,MRI,DSA ইনজেক্টরগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তাদের আন্তরিক মনোভাব এবং পেশাদার শক্তির সাথে, LnkMed-এর সমস্ত কর্মচারীরা আপনাকে আন্তরিকভাবে আমন্ত্রণ জানাচ্ছেন একসাথে আরও বাজার ঘুরে দেখার জন্য।
পোস্টের সময়: মে-14-2024
