Studio multicentrico del modello di intelligenza artificiale per la riduzione dell'agente di contrasto basato sul gadolinio nella risonanza magnetica cerebrale (MAGNET) (MAGNET)

La risonanza magnetica con GBCA è una parte indispensabile degli esami di imaging per la diagnosi delle malattie cerebrali. In generale, GBCA è sicuro, con alcuni effetti collaterali lievi da quando i GBCA hanno ricevuto l'approvazione della FDA nel 1989. Ci sono numerosi problemi che sfidano l'attuale pratica dell'uso diffuso di GBCA. GBCA può innescare la fibrosi sistemica nefrogenica (NSF) in circostanze particolari, causare reazioni allergiche, può aumentare il rischio di morte fetale e accumularsi nel cervello come il nucleo dentato e il globo pallido. È necessario compiere sforzi per ridurre la dose pur mantenendo le capacità diagnostiche. Le tecniche di intelligenza artificiale (AI) hanno mostrato un grande potenziale in campo medico. Il deep learning (DL), un ramo dell'intelligenza artificiale, è stato applicato alla segmentazione delle immagini, alla diagnosi assistita da computer e alla riduzione della dose di GBCA.

Questo studio intende costruire un set di dati di risonanza magnetica cerebrale prospettico che includa pazienti con anomalie cerebrali sospette o note per ridurre al minimo l'uso di GBCA. Quindi addestrare i modelli DL per elaborare immagini pre-contrasto e/o immagini T1 a basso dosaggio per prevedere immagini T1 (vir-T1c) con contrasto virtuale, prendendo le immagini a dose piena come standard di riferimento. Successivamente valutando e confrontando quantitativamente e qualitativamente le immagini vir-T1c dai modelli DL sulle prestazioni diagnostiche cliniche, concentrandosi sul rilevamento, la diagnosi e la terapia delle lesioni, per esplorare un modello DL universale, fornire immagini avanzate più veloci e più convenienti nella pratica clinica. Per ridurre al minimo l'uso di GBCA, noi:

1. Utilizzare nuovi metodi di intelligenza artificiale (AI) con immagini pre-contrasto incluse le tecniche convenzionali (T1WI, T2WI, FLAIR, DWI/ADC), nuove tecniche di risonanza magnetica fisiologica (ASL, APT-CEST, SWI/QSM) aggiungendo anche informazioni fisiologiche dalla perfusione come imaging metabolico e di suscettibilità e/o immagini a basso dosaggio (10% o 25%) per sintetizzare immagini vir-T1c;
2. Quantificare quando (in quali pazienti e in quali tempi di follow-up) la GBCA può essere omessa o ridotta al minimo senza influenzare la diagnosi della malattia cerebrale e la valutazione del trattamento per i valutatori medici e quindi la prognosi del paziente.

Questo studio non limita i produttori inclusi gli scanner 1.5T e 3.0T o tipi di GBCA.