Deep learning per la correzione dell’attenuazione basata su Dixon MRI in PET/MRI di pazienti affetti da cancro della testa e del collo

L’articolo afferisce alla branca della medicina nucleare, ove la figura del TSRM è di ruolo chiave in tutte le fasi della procedura dell’esame diagnostico.

Contesto: la PET/MRI quantitativa di tutto il corpo si basa su un’accurata correzione dell’attenuazione (AC) basata sulla risonanza magnetica specifica del paziente della PET, che rappresenta una sfida non banale, in particolare per la regione anatomicamente complessa della testa e del collo. Abbiamo utilizzato un modello di deep learning sviluppato per la pianificazione della dose in radioterapia oncologica per ricavare mappe di attenuazione basate sulla risonanza magnetica di pazienti affetti da cancro della testa e del collo e ne abbiamo valutato le prestazioni su PET AC. Metodi: Undici pazienti affetti da cancro della testa e del collo, sottoposti a radioterapia, sono stati sottoposti a TC seguita da PET/MRI con acquisizione di Dixon MRI. Entrambe le scansioni sono state eseguite in posizione di radioterapia. La PET AC è stata eseguita con tre diverse mappe di attenuazione specifiche del paziente derivate da: (1) Dixon MRI utilizzando una rete di apprendimento profondo (PETDeep). (2) Dixon MRI utilizzando il metodo basato su atlante fornito dal fornitore (PETAtlas). (3) CT, che funge da riferimento (PETCT). Abbiamo analizzato l’effetto dei metodi AC basati sulla risonanza magnetica sulla quantificazione PET valutando l’errore voxelwise medio all’interno dell’intero corpo e l’errore in funzione della distanza dall’osso/aria. È stato anche valutato l’errore nell’assorbimento medio all’interno delle regioni anatomiche di interesse e del tumore. Risultati: L’errore voxel PET medio (± deviazione standard) era 0,0 ± 11,4% per PETDeep e -1,3 ± 21,8% per PETAtlas. L’errore nell’assorbimento medio di PET nell’osso/aria era molto inferiore per PETDeep (−4%/12%) rispetto a PETAtlas (−15%/84%) e PETDeep ha anche dimostrato un errore di diminuzione più rapida con la distanza dall’osso/aria che influenza solo le immediate vicinanze (meno di 1 cm). Le regioni con l’errore maggiore nell’assorbimento medio erano quelle contenenti osso (mandibola) e aria (laringe) per entrambi i metodi, e l’errore nell’assorbimento medio del tumore era -0,6 ± 2,0% per PETDeep e -3. 5 ± 4,6% per PETAtlas. Conclusione: la rete di deep learning per derivare mappe di attenuazione basate su MRI di pazienti affetti da cancro della testa e del collo ha dimostrato AC accurato e ha superato le prestazioni del metodo basato su atlante fornito dal fornitore sia nel complesso, a livello di lesione, sia in prossimità di regioni difficili come ossa e aria.

Riferimenti

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