18F-fluorodeoxiglucosa (FDG) la tomografía por emisión de positrones (PET) es un estándar de oro para la evaluación del metabolismo tumoral y ahora se utiliza ampliamente en la oncología médica para la detección del cáncer, la estadificación y, más recientemente, la monitorización del tratamiento. La evaluación concomitante de la perfusión tumoral y del metabolismo tumoral es prometedora para el seguimiento de nuevas terapias dirigidas a la perfusión tumoral y a la viabilidad. Sin embargo, el desarrollo de FDG PET dinámico en la práctica clínica es desafiante, debido a la mala resolución espacial y la relación señal/ruido de las imágenes de PET dinámicas. Por ejemplo, los algoritmos de reconstrucción clásica (MLEM) han demostrado producir sesgo en los marcos de corta duración en estudios dinámicos de PET. Este sesgo es muy problemático para la imagen cuantitativa, especialmente cuando se trata de derivar una función de entrada derivada de la imagen. En la actualidad, tanto el procedimiento de adquisición como la metodología de análisis deben mejorarse para encontrar biomarcadores robustos y reproducibles basados en PET que podrían ser útiles para la evaluación temprana de la respuesta al tratamiento.
Los principales objetivos de este proyecto son mejorar los métodos de adquisición y análisis dinámicos de FDG PET con un nuevo sistema de PET digital. Más concretamente, se centrará en:
• Simulación de pares de imágenes dinámicas impolutas y similares a mascotas para imitar el nuevo sistema de PET digital.
• Desarrollar un algoritmo de aprendizaje profundo para denozar las imágenes dinámicas como mascotas.
• Validando la técnica de denozación desarrollada con las imágenes reales 4D PET obtenidas actualmente en
rutina clínica.
• Analizar los datos de imagen a través de Características texturales (TF) para describir global y local heterogeneidades
tanto para la perfusión como para el metabolismo.
Fecha cierre convocatoria beca 31 mayo 2019
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