論文の概要: Towards AI Lesion Tracking in PET/CT Imaging: A Siamese-based CNN Pipeline applied on PSMA PET/CT Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09327v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 17:06:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 16:35:35.068016
- Title: Towards AI Lesion Tracking in PET/CT Imaging: A Siamese-based CNN Pipeline applied on PSMA PET/CT Scans
- Title（参考訳）: PET/CT画像におけるAI損傷追跡に向けて:PSMA PET/CTスキャンに応用したシームズベースのCNNパイプライン
- Authors: Stefan P. Hein, Manuel Schultheiss, Andrei Gafita, Raphael Zaum, Farid Yagubbayli, Isabel Rauscher, Matthias Eiber, Franz Pfeiffer, Wolfgang A. Weber,
- Abstract要約: 本研究はPET/CTスキャン間の病変追跡のためのSamese CNNアプローチを導入する。
本アルゴリズムは適切な病変のパッチを抽出し,対応する病変または非対応病変として病変のパッチペアを分類する訓練を施したシームズCNNに転送する。
異なる入力パッチタイプと2Dおよび3DのSiameseネットワークで実験が行われた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4212506988745384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Assessing tumor response to systemic therapies is one of the main applications of PET/CT. Routinely, only a small subset of index lesions out of multiple lesions is analyzed. However, this operator dependent selection may bias the results due to possible significant inter-metastatic heterogeneity of response to therapy. Automated, AI based approaches for lesion tracking hold promise in enabling the analysis of many more lesions and thus providing a better assessment of tumor response. This work introduces a Siamese CNN approach for lesion tracking between PET/CT scans. Our approach is applied on the laborious task of tracking a high number of bone lesions in full-body baseline and follow-up [68Ga]Ga- or [18F]F-PSMA PET/CT scans after two cycles of [177Lu]Lu-PSMA therapy of metastatic castration resistant prostate cancer patients. Data preparation includes lesion segmentation and affine registration. Our algorithm extracts suitable lesion patches and forwards them into a Siamese CNN trained to classify the lesion patch pairs as corresponding or non-corresponding lesions. Experiments have been performed with different input patch types and a Siamese network in 2D and 3D. The CNN model successfully learned to classify lesion assignments, reaching a lesion tracking accuracy of 83 % in its best configuration with an AUC = 0.91. For remaining lesions the pipeline accomplished a re-identification rate of 89 %. We proved that a CNN may facilitate the tracking of multiple lesions in PSMA PET/CT scans. Future clinical studies are necessary if this improves the prediction of the outcome of therapies.
- Abstract（参考訳）: 全身療法による腫瘍反応の評価はPET/CTの主な応用の1つである。
定期的に、複数の病変のうち、インデックス病変の小さなサブセットのみが分析される。
しかし、この操作者による選択は、治療に対する反応の有意な転移間不均一性により、結果をバイアスする可能性がある。
自動AIベースの病変追跡アプローチは、より多くの病変の分析を可能にし、腫瘍反応のより良い評価を可能にすることを約束する。
本研究はPET/CTスキャン間の病変追跡のためのSamese CNNアプローチを導入する。
転移性前立腺癌に対する[177Lu]Lu-PSMA療法の2サイクル後の全身ベースラインおよび[68Ga]Ga-または[18F]F-PSMA PET/CTスキャンにおける骨病変の追跡について検討した。
データ準備には病変のセグメンテーションとアフィンの登録が含まれる。
本アルゴリズムは適切な病変のパッチを抽出し,対応する病変または非対応病変として病変のパッチペアを分類する訓練を施したシームズCNNに転送する。
異なる入力パッチタイプと2Dおよび3DのSiameseネットワークで実験が行われた。
CNNモデルは病変の特定に成功し、AUC=0.91の最良の構成で病変追跡精度は83 %に達した。
残存病変では, 再同定率は89 %であった。
我々は,PSMA PET/CTスキャンにおいて,CNNが多発病変の追跡を容易にすることを証明した。
治療結果の予測を改善するためには,今後の臨床研究が必要である。
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