글로벌 연구동향
핵의학
- 2025년 09월호
[Clin Nucl Med .] Artificial Delayed-phase Technetium-99m MIBI Scintigraphy From Early-phase Scintigraphy Improves Identification of Hyperfunctioning Parathyroid Lesions in Patients With Hyperparathyroidism성균관의대 / 박용진, 현승협*
- 출처
- Clin Nucl Med .
- 등재일
- 2025 Jul 1
- 저널이슈번호
- 50(7):631-638.
- 내용
Abstract
Purpose: The aim of this study was to generate and validate artificial delayed-phase technetium-99m methoxyisobutylisonitrile scintigraphy (aMIBI) images from early-phase technetium-99m methoxyisobutylisonitrile scintigraphy (eMIBI) images.Patients and methods: This retrospective study included patients with hyperparathyroidism who underwent dual-phase technetium-99m methoxyisobutylisonitrile (MIBI) scintigraphy at 2 centers. The patients were divided into a training set (n = 980), an internal test set (n = 100), and an external test set (n = 253). The generation of aMIBI images from eMIBI images was performed using an unpaired image-to-image translation method. Receiver operating characteristic curves and the area under the curves (AUCs) were used to evaluate the diagnostic performance of aMIBI and eMIBI images in identifying hyperfunctioning parathyroid lesions in both the internal and external test sets. In addition, an artificial intelligence (AI)-assisted diagnostic model combining aMIBI and clinical data was evaluated.
Results: The AUCs of aMIBI images were significantly higher than those of eMIBI images (internal test set: 0.944 vs 0.658, P < 0.001; external test set: 0.900 vs 0.761, P < 0.001). The performance of the AI-assisted diagnostic models combining aMIBI images and clinical data was significantly better than those of the aMIBI-only models in both the internal (AUC: 0.974 vs 0.944, P = 0.020) and external (AUC: 0.953 vs 0.900, P < 0.001) test sets.
Conclusions: The diagnostic performance of aMIBI images in identifying hyperfunctioning parathyroid lesions was significantly superior to that of eMIBI images in patients with hyperparathyroidism. Models combining aMIBI images with clinical information enhanced the diagnostic performance even further.
Affiliations
Yong-Jin Park 1, Se Jin Kim 2, Dongmin Choi 3, Seung Hyup Hyun 4
1Department of Nuclear Medicine, Ajou University Medical Center, Ajou University School of Medicine, Suwon, Republic of Korea.
2Sungkyunkwan University School of Medicine, Suwon, Republic of Korea.
3SAIGE, Seoul, Republic of Korea.
4Department of Nuclear Medicine, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Republic of Korea.
- 키워드
- deep learning; dual-phase MIBI scintigraphy; hyperfunctioning parathyroid; hyperparathyroidism; image-to-image translation.
- 연구소개
- 이번 연구는 Tc-99m MIBI를 이용한 부갑상선 신티그래피에서 딥러닝 기반 이미지 변환 기술을 적용하여, 조기 영상만으로 지연 영상을 인공적으로 생성(aMIBI)함으로써 고기능성 부갑상선 병변의 진단 성능을 향상시킬 수 있음을 입증한 2개 기관 공동 후향적 연구입니다. 기존 지연 영상(dMIBI)은 높은 진단적 가치를 지니지만 긴 대기 시간이 필요하여 환자와 검사실 모두에 부담이 있었던 반면, aMIBI 영상은 짧은 촬영 시간에도 불구하고 기존 조기 영상(eMIBI)보다 유의하게 우수한 성능을 보였으며, 특히 AUC가 0.9 이상으로 매우 우수한 진단 성능을 나타냈습니다. 또한 dMIBI와 비교해도 손색없는 수준의 진단 정확도를 보여 임상적 대체 가능성을 시사하였고, 임상 데이터와 결합할 경우 추가적인 성능 향상이 확인되었습니다. 이러한 결과는 aMIBI가 환자 편의성과 검사 효율성을 동시에 개선할 수 있는 가능성을 제시하며, AI 기반 영상 생성 기술이 핵의학 영상 진단에서 실제 임상적 가치를 가질 수 있음을 시사합니다.
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