Barna, Sándor KristófJuhász , Enikő Fanni2025-04-092025-04-092025https://hdl.handle.net/2437/388968A kvantitatív csont SPECT képalkotásban a CT-t jelenleg attenuációs korrekcióra (AC) és anatómiai lokalizációra használják, azonban ez megnövekedett sugárterheléssel, magasabb költségekkel és regisztrációs hibákkal jár. Egy AI-alapú konvolúciós neurális hálózatot (CNN) fejlesztettek ki, amely SPECT adatokból generál szintetikus CT-képeket és lokalizációs funkciókat. A retrospektív vizsgálat során 28 [99mTc]Tc-MDP-vel vizsgált páciens SPECT-felvételét elemeztük CT-AC és SyCT-AC rekonstrukcióval. Három szakorvos vak módon értékelte a képminőséget, a csontstruktúrák megjelenését és a léziók észlelhetőségét. A vizuális és kvantitatív értékelések alapján nem volt szignifikáns különbség a két módszer között. A radiofarmakon-eloszlás erős korrelációt mutatott az AI-generált és referenciaképek között. A statisztikai tesztek nem jeleztek szignifikáns eltérést az aktivitáskoncentrációkban (p>0.05), bár az AI-módszer némileg magasabb értékeket adott. Következtetésként a SyCT-alapú SPECT rekonstrukciók kvantitatív szempontból hasonló minőséget biztosítanak, de szélesebb körű klinikai alkalmazásukhoz további vizsgálatok szükségesek.39huSPECTCTOrvostudományHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.