Vi propongo quest’interessante articolo sulla Radiologia Tc
Punti chiave
- •Il denoising basato sull’intelligenza artificiale ha facilitato l’uso della significativa riduzione della dose di radiazioni, ha migliorato significativamente il rumore dell’immagine preservando la capacità di separare i pazienti in quelli con un esame di screening negativo e quelli che richiedono ulteriori indagini.
- •L’uso della tecnica di denoising basata sull’intelligenza artificiale ha migliorato l’accordo tra osservatori sui punteggi Lung-RADS.
- •Le tecniche di denoising basate sull’intelligenza artificiale vengono elaborate rapidamente, interamente basate su software, applicate dopo l’elaborazione delle immagini e convenienti, consentendo una significativa riduzione della dose.
Motivazione e obiettivi
Valutare la tomografia computerizzata a bassissima dose (ULD) e un nuovo metodo di denoising della ricostruzione basato sull’intelligenza artificiale per l’ULD (dULD) nello screening del cancro del polmone.
Materiali e metodi
Questo studio prospettico ha incluso 123 pazienti, 84 (70,6%) uomini, età media 62,6 ± 5,35 (55-75), che avevano una bassa dose e una scansione ULD. Per il denoising è stata utilizzata una rete completamente convoluzionale, addestrata utilizzando una perdita percettiva unica. La rete utilizzata per l’estrazione delle caratteristiche percettive è stata addestrata in modo non supervisionato sui dati stessi mediante il denoising degli autocodificatori stacked. Le caratteristiche percettive erano una combinazione di mappe delle caratteristiche prese da diversi livelli della rete, invece di utilizzare un singolo livello per l’addestramento. Due lettori hanno esaminato in modo indipendente tutte le serie di immagini.
Risultati
L’ULD ha diminuito la dose media di radiazioni del 76% (48%-85%). Quando si confrontano le categorie Lung-RADS negative e utilizzabili, non è stata rilevata alcuna differenza tra dULD e LD (
p = 0,22 RE,
p > 0,999 RR) né tra scansioni ULD e LD (
p = 0,75 RE,
p> 0,999 EUR). Il rapporto di verosimiglianza negativo (LR) ULD per i lettori era 0,033-0,097. dULD ha ottenuto risultati migliori con un LR negativo di 0,021-0,051. Le calcificazioni dell’arteria coronaria (CAC) sono state documentate sulla scansione dULD in 88 (74%) e 81 (68%) pazienti e sull’ULD in 74 (62,2%) e 77 (64,7%) pazienti. Il dULD ha dimostrato un’elevata sensibilità, 93,9%-97,6%, con una precisione del 91,7%. Un accordo quasi perfetto tra i lettori è stato notato per i punteggi CAC: per le scansioni LD (ICC = 0,924), dULD (ICC = 0,903) e per ULD (ICC = 0,817).
Conclusione
Un nuovo metodo di denoising basato sull’intelligenza artificiale consente una sostanziale riduzione della dose di radiazioni, senza interpretazioni errate di noduli polmonari perseguibili o reperti potenzialmente letali come aneurismi aortici.
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