原題
PSMA PET Evaluation with a Deep Learning Platform Compared with a Standard Image Viewer and Histopathology.
背景:標準化されたPSMA PET/CT報告は再現性を改善し、AIが役立つ可能性がある。本研究では、aPOMISE(ディープラーニングセグメンテーション/報告)とIntelliSpace Portal(ISP)を病理組織学的に比較した。
方法:前立腺摘除術後の患者96人を対象とした[Ga]Ga-PSMA-I&T PET/CTのレトロスペクティブレビューで、両方のシステムを用いて2人の読影者が2回読影した;CohenκはmiTNMの一致およびセグメンテーションを評価した;画像は組織病理学と比較した。
結果:評価者内および評価者間の一致度は両システムで高く(91.7%以上)、κ値は中等度からほぼ完全であった。aPPROMYは140病変中129病変(92.1%)を自動分割した。画像の病理組織学的一致はかなりのものであり(86.5%以上)、主要な病期分類の不一致は約34%で生じた。
結論:aPROMISEはISPと同等に機能し、ほとんどの病変をセグメント化し、早期再発前立腺癌におけるPSMA PET/CT評価を支持する可能性がある。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.125.270242
PMID: 41101977
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