Impact of the reconstruction algorithm on SUVmax quantification in digital PET/CT: a comparison of OSEM, EARL 2.0 and HYPER Deep Progressive Reconstruction (DPR)
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि डिजिटल PET/CT का HYPER डीप प्रोग्रेसिव रिकंस्ट्रक्शन (DPR), OSEM और EARL 2.0 की तुलना में इमेज क्वालिटी और SUVmax मानों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, इसके परिणामस्वरूप होने वाली SUVmax वृद्धि एक अनुमानित, निरंतर आनुपातिक बदलाव (~OSEM पर 20%) है जिसे अनुदैर्ध्य मूल्यांकन के लिए एल्गोरिदम की निरंतरता बनाए रखकर कैलिब्रेट या प्रबंधित किया जा सकता है।
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कैंसर इमेजिंग की दुनिया में, डॉक्टर शरीर के भीतर कोशिकाओं के व्यवहार को देखने के लिए PET स्कैनर नामक एक विशेष प्रकार के कैमरे पर भरोसा करते हैं। यह मशीन रेडियोधर्मी चीनी की एक सूक्ष्म मात्रा का उपयोग करती है ताकि उन क्षेत्रों को उजागर किया जा सके जहाँ कोशिकाएं बहुत अधिक मेहनत कर रही हैं, जो अक्सर ट्यूमर की उपस्थिति का संकेत देती हैं। इन चमकते धब्बों का अर्थ समझने के लिए, डॉक्टर 'मैक्सिमम स्टैंडर्डाइज्ड अपटेक वैल्यू' (SUVmax) नामक एक संख्या की गणना करते हैं। इस संख्या को एक विशिष्ट धब्बे की चमक के माप के रूप रूप में समझें; उच्च संख्या का अर्थ आमतौर पर यह होता है कि कोशिकाएं अधिक सक्रिय हैं। यह माप महत्वपूर्ण है क्योंकि यह डॉक्टरों को यह तय करने में मदद करता है कि क्या किसी रोगी को कैंसर है, यह कितना फैल चुका है, और क्या उपचार काम कर रहा है। हालाँकि, इस संख्या को सही पाना कठिन है। स्क्रीन पर दिखने वाले धब्बे की अंतिम चमक काफी हद तक उस गणितीय रेसिपी (विधि) पर निर्भर करती है जिसका उपयोग कंप्यूटर कच्चे डेटा से छवि बनाने के लिए करता है। ठीक वैसे ही जैसे विभिन्न फोटो-एडिटिंग सॉफ्टवेयर एक ही तस्वीर को अधिक शार्प या सॉफ्ट बना सकते हैं, अलग-अलग 'रिकंस्ट्रक्शन एल्गोरिदम' चमक की संख्याओं को बदल सकते हैं, जिससे एक दिन से दूसरे दिन या एक अस्पताल से दूसरे अस्पताल के परिणामों की तुलना करना कठिन हो जाता है।
हाल ही में, उन्नत डिजिटल सेंसर वाले नए पीढ़ी के PET स्कैनर आए हैं, जो पुराने मॉडलों की तुलना में कहीं अधिक संवेदनशील हैं। इन मशीनों के साथ, वैज्ञानिकों ने छवियों को बनाने के और भी नए तरीके विकसित किए हैं, जिसमें शोर (नॉइज़) को साफ करने और विवरणों को स्पष्ट करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाली विधियाँ शामिल हैं। डॉक्टरों के लिए बड़ा सवाल यह है कि क्या ये नई, अधिक स्पष्ट छवियां बीमारी की अधिक सटीक तस्वीर देती हैं, या क्या वे केवल चमक की संख्याओं को इस तरह बढ़ा देती हैं जिससे निदान में भ्रम पैदा हो जाए। यदि नई विधि एक ट्यूमर को काफी अधिक चमकीला दिखाती है, तो क्या यह इसलिए है क्योंकि ट्यूमर वास्तव में अधिक सक्रिय है, या केवल इसलिए क्योंकि कंप्यूटर प्रकाश को अलग तरह से गिन रहा है? यह अनिश्चितता एक दुविधा पैदा करती है: क्या हम अपने रिकॉर्ड को सुसंगत बनाए रखने के लिए पुरानी, परिचित संख्याओं पर टिके रहें, या हम नई, स्पष्ट छवियों की ओर बढ़ें और समय के साथ परिवर्तनों को ट्रैक करने की अपनी क्षमता खोने का जोखिम उठाएं?
मेक्सिको सिटी के सेंट्रो मेडिको ABC के शोधकर्ताओं ने एक आधुनिक डिजिटल स्कैनर पर 'डीप प्रोग्रेसिव रिकंस्ट्रक्शन' नामक एक विशिष्ट नई विधि का परीक्षण करके इस पहेली को सुलझाने का प्रयास किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या यह नया दृष्टिकोण माप के नियमों को तोड़े बिना अधिक स्पष्ट छवियां प्रदान कर सकता है। इसे करने के लिए, उन्होंने दो अलग-अलग उपकरणों का उपयोग किया। पहले, उन्होंने एक प्लास्टिक फैंटम (phantom) को स्कैन किया, जो एक परीक्षण वस्तु है जिसमें रेडियोधर्मी तरल भरा होता है और जिसमें ज्ञात आकार की प्लास्टिक की गेंदें होती हैं, जो एक नियंत्रित प्रयोगशाला मानक के रूप में कार्य करती है। दूसरा, उन्होंने उन 88 रोगियों के मेडिकल रिकॉर्ड देखे जिन्होंने विभिन्न कारणों से स्कैन कराया था, और उनके शरीर में पाए गए 206 अलग-अलग लीजन (lesions), या संदिग्ध धब्बों का विश्लेषण किया। प्रत्येक स्कैन के लिए, शोधकर्ताओं ने तीन अलग-अलग गणितीय रेसिपी का उपयोग करके छवि को तीन बार फिर से बनाया: एक मानक विधि जिसका उपयोग अधिकांश अस्पतालों में किया जाता है, एक सामंजस्यपूर्ण (harmonized) विधि जिसे विभिन्न मशीनों के बीच सहमति बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और नई डीप लर्निंग विधि।
परिणामों ने दिखाया कि नई डीप लर्निंग विधि चित्र की गुणवत्ता के मामले में निर्विवाद रूप से श्रेष्ठ थी। इसके द्वारा बनाई गई छवियां बहुत अधिक स्पष्ट थीं, जिनमें बैकग्राउंड का शोर बहुत कम था, जिससे छोटे ट्यूमर के किनारों को देखना आसान हो गया। टेस्ट ऑब्जेक्ट में, नई विधि ने प्लास्टिक की गेंदों की वास्तविक चमक को अन्य दोनों विधियों की तुलना में बेहतर तरीके से प्राप्त किया, विशेष रूप से सबसे छोटी गेंदों के लिए जहाँ विवरण आमतौर पर खो जाते हैं। रोगी के स्कैन में, नई विधि ने मानक विधि की तुलना में सिग्नल की स्पष्टता को दोगुने से अधिक कर दिया। हालाँकि, इस सुधार के साथ एक अनुमानित दुष्प्रभाव भी आया: ट्यूमर के लिए चमक की संख्या अधिक थी। औसतन, नई विधि ने ऐसी वैल्यू रिपोर्ट की जो मानक विधि से लगभग बीस प्रतिशत अधिक थी और सामंजस्यपूर्ण विधि से लगभग अस्सी प्रतिशत अधिक थी।
पहली नज़र में, यह बीस प्रतिशत की वृद्धि एक समस्या लग सकती है, जिससे संकेत मिलता है कि नई विधि संख्याओं को बढ़ा-चढ़ाकर दिखा रही है। लेकिन शोधकर्ताओं ने पाया कि यह वृद्धि यादृच्छिक (रैंडम) या अराजक नहीं थी। इसके बजाय, यह एक सुसंगत, आनुपातिक बदलाव था। चाहे ट्यूमर बड़ा हो या छोटा, चाहे वह लिवर में हो या लिम्फ नोड में, नई विधि ने बस मानक संख्या को एक स्थिर कारक (फैक्टर) से गुणा किया। इसने छोटे ट्यूमर को बड़े ट्यूमर की तुलना में असमान रूप से अधिक चमकीला नहीं बनाया, न ही इसने इस रैंकिंग को बदला कि कौन से ट्यूमर सबसे अधिक सक्रिय थे। अध्ययन ने स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज कर दिया कि अंतर लीजन के आकार या कैंसर ट्रेसर के प्रकार पर निर्भर था; यह बदलाव हर जगह समान था। इसका मतलब है कि नई विधि गलत जानकारी नहीं बना रही है; यह केवल एक अलग पैमाने पर वही जानकारी प्रस्तुत कर रही है।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि डॉक्टर इस नई, स्पष्ट इमेजिंग पद्धति को बिना बीमारी को ट्रैक करने की क्षमता खोए सुरक्षित रूप से अपना सकते हैं, बशर्ते वे पुराने और नए नंबरों के बीच के संबंध को समझें। क्योंकि यह बदलाव एक निरंतर गुणक (multiplier) है, एक डॉक्टर या तो सीधे तुलना सुनिश्चित करने के लिए सभी फॉलो-अप स्कैन के लिए एक ही विधि का उपयोग कर सकता है, या वे नए नंबरों को पुराने पैमाने पर वापस अनुवाद करने के लिए एक सरल रूपांतरण कारक (conversion factor) लागू कर सकते हैं। शोध पुष्टि करता है कि नई विधि चित्र की गुणवत्ता में वास्तविक सुधार प्रदान करती है, जो उन विवरणों को प्रकट करती है जो पहले शोर में छिपे हुए थे, जबकि निगरानी के लिए आवश्यक मात्रात्मक अखंडता (quantitative integrity) को बनाए रखती है। एकमात्र आवश्यकता यह है कि मेडिकल टीम नए आधार (baseline) को स्वीकार करे और उसके अनुसार अपनी अपेक्षाओं को समायोजित करे, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि स्पष्ट तस्वीर बेहतर देखभाल की ओर ले जाए न कि भ्रम की ओर।
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