호지킨 및 비호지킨 림프종의 도빌 치료 반응 분류를 위한 FDG‐PET/CT를 이용한 간 및 흉부 혈액 풀의 기준 수준 자동 정량화

배경: 18F-FDG-PET/CT는 림프종 환자의 치료 반응 평가를 위한 표준이 되었습니다. 도빌 5점 척도에 기반한 스캔의 주관적 해석이 널리 채택되었습니다. 그러나 해석의 주관성으로 인한 판독자 간 변동성은 한계입니다. 우리의 주요 목표는 반응 평가를 위한 객관적이고 자동화된 방법을 개발하는 것입니다. 첫 번째 단계는 림프종 환자의 간 및 흉부 혈액 풀에서 기준 수준의 자동 정량화를 위한 인공지능(AI) 기반 방법을 개발하고 검증하는 것입니다. 방법: AI 기반 방법은 18F-FDG-PET/CT를 받은 80명의 림프종 환자의 CT 이미지에서 간 및 흉부 혈액 풀을 분할하도록 훈련되었으며, 여섯 명의 림프종 환자로 구성된 검증 그룹에 적용되었습니다. CT 분할 결과는 PET 이미지에 전달되어 자동 표준 섭취 값(SUV)을 얻었습니다. AI 기반 분석은 두 명의 방사선 의사가 수행한 수동 분할과 비교되었습니다. 결과: 검증 그룹에서 AI 기반 간 SUV 정량화와 두 방사선 의사의 정량화 간의 평균 차이는 각각 0.02와 0.02였으며, 흉부 혈액 풀의 경우도 각각 0.02와 0.02였습니다. 결론: 간 및 흉부 혈액 풀의 기준 수준에 대한 자동 정량화를 위한 AI 기반 방법은 CT 이미지를 수동으로 분할한 경험이 있는 방사선 의사들이 얻은 결과와 좋은 일치도를 보여줍니다. 이는 18F-FDG-PET/CT를 기반으로 한 림프종 환자의 객관적인 치료 반응 평가를 위한 첫 번째 유망한 단계입니다.