Mạng nơ-ron tích chập cho việc kiểm soát chất lượng hình ảnh tự động và tính tuân thủ EARL của hình ảnh PET

EJNMMI Physics
Elisabeth Pfaehler1, Daniela Euba1, Andreas Rinscheid2, Otto S. Hoekstra3, Josée M. Zijlstra3, Joyce van Sluis4, Adrienne H. Brouwers4, Constantin Lapa1, Ronald Boellaard4
1Nuclear Medicine, Medical Faculty, University of Augsburg, Augsburg, Germany
2Medical Physics and Radiation Protection, University Hospital Augsburg, Augsburg, Germany
3Department of Radiology and Nuclear Medicine, VU University Medical Center, Amsterdam, the Netherlands
4Department of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Medical Imaging Center, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Groningen, The Netherlands

Tóm tắt

Tóm tắt Nền tảng Các nghiên cứu học máy đòi hỏi một số lượng lớn hình ảnh thường được thu thập trên các máy quét PET khác nhau. Khi kết hợp các hình ảnh này, việc sử dụng hình ảnh hài hòa theo tiêu chuẩn EARL là điều cần thiết. Tuy nhiên, khi bao gồm các hình ảnh hồi cứu, việc cấp chứng chỉ EARL có thể chưa được thực hiện. Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển một mạng nơ-ron tích chập (CNN) có khả năng xác định liệu một hình ảnh có tuân thủ EARL hay không và liệu nó có đáp ứng các tiêu chuẩn EARL cũ hơn hay mới hơn.

Từ khóa

#Machine Learning #Hình ảnh PET #EARL #Mạng nơ-ron tích chập #Kiểm soát chất lượng hình ảnh

Tài liệu tham khảo

van Elmpt W, Ollers M, Dingemans A-MC, et al. Response assessment using 18F-FDG PET early in the course of radiotherapy correlates with survival in advanced-stage non-small cell lung cancer. J Nucl Med. 2012;53:1514–20. https://doi.org/10.2967/jnumed.111.102566.

Freudenberg LS, Antoch G, Schuett P, et al. FDG-PET/CT in re-staging of patients with lymphoma. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2004;31:325–9. https://doi.org/10.1007/s00259-003-1375-y.

Fletcher JW, Djulbegovic B, Soares HP, et al. Recommendations on the use of 18F-FDG PET in oncology. J Nucl Med. 2008;49:480–508. https://doi.org/10.2967/jnumed.107.047787.

Weber WA, Schwaiger M, Avril N. Quantitative assessment of tumor metabolism using FDG-PET imaging. Nucl Med Biol. 2000;27:683–7.

Bailly C, Bodet-Milin C, Bourgeois M, et al. Exploring tumor heterogeneity using PET imaging: the big picture. Cancers (Basel). 2019;11:1282. https://doi.org/10.3390/cancers11091282.

Kramer GM, Frings V, Hoetjes N, et al. Repeatability of quantitative whole-body 18F-FDG PET/CT uptake measures as function of uptake interval and lesion selection in non-small cell lung cancer patients. J Nucl Med. 2016;57:1343–9. https://doi.org/10.2967/jnumed.115.170225.

Pfaehler E, Mesotten L, Kramer G, et al. Repeatability of two semi-automatic artificial intelligence approaches for tumor segmentation in PET. EJNMMI Res. 2021;11:4. https://doi.org/10.1186/s13550-020-00744-9.

Berghmans T, Dusart M, Sculier J, et al. Primary tumor standardized uptake value (SUV max) measured on fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) is of prognostic value for survival in non-small cell lung cancer (NSCLC). J Thorac Oncol. 2008;3:6–12. https://doi.org/10.1097/JTO.0b013e31815e6d6b.

Hatt M, Tixier F, Pierce L, et al. Characterization of PET/CT images using texture analysis: the past, the present … any future ? Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2017;44:151–65. https://doi.org/10.1007/s00259-016-3427-0.

Biehl KJ, Kong F-M, Dehdashti F, et al. 18F-FDG PET definition of gross tumor volume for radiotherapy of non-small cell lung cancer: is a single standardized uptake value threshold approach appropriate? J Nucl Med. 2006;47:1808–12.

Pfaehler E, van Sluis J, Merema BBJ, et al. Experimental Multicenter and Multivendor Evaluation of the Performance of PET Radiomic Features Using 3-Dimensionally Printed Phantom Inserts. J Nucl Med. 2020;61:469–76. https://doi.org/10.2967/jnumed.119.229724.

Kuhnert G, Boellaard R, Sterzer S, et al. Impact of PET/CT image reconstruction methods and liver uptake normalization strategies on quantitative image analysis. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2016. https://doi.org/10.1007/s00259-015-3165-8.

Boellaard R, Krak NC, Hoekstra OS, Lammertsma AA. Effects of noise, image resolution, and ROI definition on the accuracy of standard uptake values: a simulation study. J Nucl Med. 2004;45:1519–27.

Kaalep A, Sera T, Rijnsdorp S, et al. Feasibility of state of the art PET/CT systems performance harmonisation. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2018;45:1344–61. https://doi.org/10.1007/s00259-018-3977-4.

Boellaard R, Delgado-Bolton R, Oyen WJG, et al. FDG PET/CT: EANM procedure guidelines for tumour imaging: version 2.0. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2015;42:328–54. https://doi.org/10.1007/s00259-014-2961-x.

Kaalep A, Burggraaff CN, Pieplenbosch S, et al. Quantitative implications of the updated EARL 2019 PET-CT performance standards. EJNMMI Phys. 2019;6:28. https://doi.org/10.1186/s40658-019-0257-8.

Boellaard R, O’Doherty MJ, Weber WA, et al. FDG PET and PET/CT: EANM procedure guidelines for tumour PET imaging: version 1.0. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2010;37:181–200. https://doi.org/10.1007/s00259-009-1297-4.

Aide N, Lasnon C, Veit-Haibach P, et al. EANM/EARL harmonization strategies in PET quantification: from daily practice to multicentre oncological studies. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2017;44:17–31. https://doi.org/10.1007/s00259-017-3740-2.

Verwer EE, Golla SSV, Kaalep A, et al. Harmonisation of PET/CT contrast recovery performance for brain studies. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2021;48:2856–70. https://doi.org/10.1007/s00259-021-05201-w.

Thông tin
Thông tin xuất bản

EJNMMI Physics

Thông tin tác giả