Développement d’un outil de détection automatique des glandes parathyroïdes hyperfonctionnelles en scintigraphie parathyroïdienne double isotope

IF 0.2 4区 医学 Q4 PATHOLOGY
L. Hassler , D. Benisvy , G. d’Andrea , J. Darcourt , M. Coursières , O. Humbert , D. Chardin
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Abstract

Introduction

La scintigraphie parathyroïdienne double isotope est une technique d’imagerie clé pour localiser les glandes hyperfonctionnelles dans le cadre de l’hyperparathyroïdie primaire avant l’intervention chirurgicale. L’intelligence artificielle (IA), notamment via les réseaux de neurones convolutifs, montre un potentiel croissant pour améliorer l’interprétation des images médicales.

Méthode

Cette étude rétrospective a inclus 456 patients ayant réalisé une scintigraphie parathyroïdienne double isotope au Centre Antoine Lacassagne entre 2019 et 2023. Des CNN ont été utilisés pour classifier les images de soustraction en positif/négatif et pour localiser les lésions parathyroïdiennes entre la droite et la gauche. Les modèles ont été entraînés selon différentes méthodes de labellisation basées sur des analyses visuelles et SPECT/CT. Les performances des modèles ont ensuite été évaluées en utilisant comme référence des données histologiques, biologiques ou les résultats de la TEP-FCH.

Résultats

Le modèle basé sur VGG19 a obtenu les meilleures performances, notamment pour la localisation droite/gauche, avec une accuracy globale de 92,5 %, atteignant 95,5 % pour les lésions à gauche et 88,9 % à droite. La classification positif/négatif était réalisée avec une accuracy de 77 % et une sensibilité de 81,4 %. L’analyse SPECT/CT de l’expert a affiché les meilleurs résultats globaux, avec une sensibilité de 95,3 % et une spécificité de 88,9 %.

Discussion

L’intégration des données SPECT/CT améliore la précision des CNN, surtout pour la localisation latérale des anomalies. VGG19 a montré son efficacité pour la détection droite/gauche, cependant des améliorations sont nécessaires pour optimiser la classification positif/négatif et élargir l’application clinique.

Conclusion

Cette étude, première à utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour détecter et localiser les glandes parathyroïdiennes hyperfonctionnelles en scintigraphie double isotope, montre des résultats prometteurs, notamment pour la localisation gauche/droite.
开发一种自动检测高功能副甲状腺腺的双同位素副甲状腺扫描工具
双同位素甲状旁腺扫描是一种关键的成像技术,在手术前定位原发性甲状旁腺内的功能亢进腺体。人工智能(AI),特别是通过神经卷网络,显示出改善医学图像解读的潜力越来越大。方法本回顾性研究包括2019年至2023年在安托万·拉卡萨涅中心进行双同位素副甲状腺扫描的456名患者。CNN已被用于将减法图像分为正负两类,并定位左/右甲状旁腺病变。模型使用基于视觉和SPECT/CT分析的不同标签方法进行培训。然后使用组织学、生物学或PET -FCH结果作为参考来评估模型的性能。基于VGG19的模型在左右定位方面表现最佳,总体准确率为92.5%,左侧损伤准确率为95.5%,右侧损伤准确率为88.9%。阳性/阴性分类的准确率为77%,灵敏度为81.4%。专家的SPECT/CT分析显示了最好的整体结果,灵敏度为95.3%,特异性为88.9%。SPECT/CT数据的集成提高了CNN的准确性,特别是在异常的横向定位方面。VGG19已被证明对左/右检测有效,但还需要改进以优化阳性/阴性分类和扩大临床应用。这项研究首次使用卷曲神经元网络在双同位素扫描中检测和定位高功能的副甲状腺腺,显示了有希望的结果,特别是在左右定位方面。
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期刊介绍: Le but de Médecine nucléaire - Imagerie fonctionnelle et métabolique est de fournir une plate-forme d''échange d''informations cliniques et scientifiques pour la communauté francophone de médecine nucléaire, et de constituer une expérience pédagogique de la rédaction médicale en conformité avec les normes internationales.
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