XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFDG
感染和炎症成像 - 超越 FDG
尽管炎症是机体对病原体的急性生理防御中一个至关重要且有益的过程，但过度、不受控制或慢性的炎症反应可导致许多病理变化，包括风湿病和自身免疫性疾病，如类风湿性关节炎 (RA) 或血管炎，以及多种心血管和神经系统疾病。传统上，三相骨闪烁显像、67 Ga-柠檬酸盐闪烁显像或白细胞闪烁显像一直是炎症和感染核医学成像的主要方法。如今，利用促炎靶细胞中葡萄糖代谢增加的优势，1 的葡萄糖类似物 2-脱氧-2-[ 18 F] 氟-D-葡萄糖 ( 18 F-FDG, FDG) 的 PET 成像已成为无创可视化和监测炎症过程的参考标准。然而，其非特异性和对生理变量（如血糖水平或肾功能）的依赖性可能会限制其在许多临床情况下的适用性。为了克服这些缺点，已经开发了多种其他示踪剂。在这篇综述中，我们
口咽癌患者对PET/CT的骨髓和肿瘤18F -FDG摄取的预后价值以及炎症与FDG摄取之间的相互作用
口咽癌是头颈癌最常见的类型（HNC）。尽管存在罕见的口咽癌，但绝大多数是鳞状细胞癌（OP-SCC）。几项研究表明，在高收入国家中，OP-SCC的发生率越来越高。1个鳞状细胞癌可能会影响口咽的任何子，包括舌头，palatine扁桃体，浅词表褶皱，valleculae，后咽壁和软皮质。但是，最常见的地点是扁桃体。2人乳头瘤病毒（HPV）是OP-SCC的主要病因危险因素。3 P16免疫组织化学用作OP-SCC中HPV的替代测试。在美国癌症联合委员会（AJCC）分期系统的第八版中，p16阳性和p16阴性OP-SCC被认为是关于肿瘤特征和结果的两个不同实体。与HPV阴性OP-SCC相比， HPV阳性OP-SCC具有有利的预后。 HPV阳性OP-SCC的发生率正在稳步增加，年轻患者的患病率更高。 4,5HPV阳性OP-SCC具有有利的预后。HPV阳性OP-SCC的发生率正在稳步增加，年轻患者的患病率更高。4,5
![2- [18F] FDG PET/CT的半定量指数在评估...](/simg/g:\will\search\icon\source\4\44f252eda93fc3f4236ea7395dcbf8ecf77894bf.webp)
2- [18F] FDG PET/CT的半定量指数在评估...
©作者2023。本文是根据Creative Commons归因4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者和来源，就可以提供与Creative Commons许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
![半定量[18F] FDG PET/CT中的新阈值是...](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3ce9e3e7bae77d37407ec70625981288610757fe.webp)
半定量[18F] FDG PET/CT中的新阈值是...
摘要目的[18 F] FDG PET/CT在大血管血管炎（LVV）的诊断检查中被证明是准确的。目前认为视觉插值是足够的，但已尝试将其与半定量评估集成在一起。在这方面，需要验证长轴视野（LAFOV）扫描仪上半定量参数的当前或新阈值。方法我们回顾性评估了100名接受[18 f] fdg lafov PET/ CT的患者（50例LVV和50个对照）。计算了三个地区的大容器（Supra-Aortic [sa]，胸主动脉[TA]和Infra-Aortic [ia]），计算了半定量参数（Suvmax和Suvmean）。值也将其标准化为肝活动（SUV MAX /L-SUV MAX和SUV MAX /L-SUV平均值）。在38例（76％），42（84％）的50例诊断为LVV的患者的结果中受到影响，26（52％）。to-liver归一化值的诊断精度高于非归一化值（AUC总是≥0.90vs. 0.74–0.89）。对于SA容器，SUV MAX /L-SUV最大最佳阈值为0.66，而SUV Max /L-SUV平均值为0.88；对于TA，SUV Max /L-SUV最大值为1.0，SUV Max /L-SUV平均值为1.30；最后，对于IA容器而言，SUV Max /L-SUV最大值为0.83，SUV Max /L-SUV平均值为1.11。结论LAFOV [18 F] FDG-PET/CT在LVV的诊断工作中是准确的，但是应考虑与文献在标准扫描仪中报道的半标准参数的阈值不同。
FDG PET生物标志物预测抗PD1免疫疗法之前转移性黑色素瘤生存率
我们的目的是分析在抗PD1治疗之前从基线18 F-FDG PET中提取的生物标志物是否有助于预后生存信息，以便转移性黑色素瘤的早期风险分层。Fifty-six patients, without prior systemic treatment, BRAF wild type, explored using 18 F-FDG PET were included retrospectively.Our primary endpoint was overall survival (OS).Total metabolic tumoral volume (MTV) and forty-one IBSI compliant parameters were extracted from PET.Parameters associated with outcome were evaluated by a cox regression model and when significant helped build a prognostic score.Median follow-up was 22.1 months and 21 patients died.Total MTV and long zone emphasis (LZE) correlated with shorter OS and served to define three risk categories for the prognostic score.For low, intermediate and high risk groups, survival rates were respectively 91.1% (IC 95 80–1), 56.1% (IC 95 37.1–85) and 19% (IC 95 0.06–60.2) and hazard ratios were respectively 0.11 (IC 95 0.025–0.46), P = 0.0028, 1.2 (IC 95 0.48–2.8), P = 0.74 and 5.9 (IC 95 2.5–14), P < 0.0001.得出结论，基于总MTV和LZE的预后评分分离了3类，其结局截然不同的转移性黑色素瘤患者。Innovative therapies should be tested in the group with the lowest prognosis score for future clinical trials.
基于人工智能CNN的去噪对FDG PET放射组学的影响
成像方式如今已成为医学中必不可少的诊断工具。从 2009 年到 2019 年，美国的 CT、MRI 和 PET 检查数量分别增加了约 18%、42% 和 105%（1）。这种不断增长的需求已经超过了实际供应，导致法国/欧洲的 MRI 和 PET 扫描不合理地延迟了数周甚至数月（2）。适当的图像去噪可能有助于减少扫描时间，甚至减少 PET 的注射剂量。它可以增加检查次数，而不会影响太多工作时间或需要安装新的医学成像设备。深度学习作为人工智能 (AI) 的一个分支，可以构建有前景的去噪模型。我们专注于 PET 成像，因为它的扫描时间较长，因此去噪效果会更好。尽管许多研究实际上都在研究这种方法的临床表现，但它也可能影响其他新兴领域，如基于成像的预测模型、放射组学和其他 AI 应用 (3)。医学图像基本上是基于其密度 (CT)、磁性 (MRI) 或功能信息 (PET/SPECT) 的不同灰度级的视觉表示。灰度值的分布表征了信息的异质性。一个快速发展的领域称为放射组学，它提供了一种从图像中提取基于强度、形状、纹理的不同特征的方法，以构建预测模型 (4)。这种方法有望预测患者的结果。它们可能允许个性化治疗。例如，在肺癌中计算了一个包括放射组学特征的总体生存预测模型（5）。2013 年至 2018 年间，该领域的发表论文年增长率为 177.82%（6）。这些模型非常有前景，但仍需付出一些努力才能在常规临床环境中转化和实施它们（7）。人工智能在医学成像领域的应用尚处于早期阶段。在本文中，我们使用了深度学习，更具体地说是卷积神经网络方法，它们代表了人工智能技术的一个细分领域。如今，深度学习在图像重建、处理（去噪、分割）、分析和预测建模中发挥着关键作用。这些应用在未来将得到进一步发展（8）。在大多数这些任务中，它们的表现往往优于更传统的方法 ( 9 )。将这种基于 AI 的 PET/MR 去噪算法与临床数据进行比较，发现对比度与噪声比增加了 46.80 ± 25.23%，而仅使用高斯滤波器的对比度与噪声比仅为 18.16 ± 10.02%（10）。在（10）中研究的其他方法，如引导非局部均值、块匹配 4D 或深度解码器，分别将 CNR 提高了 24.35 ± 16.30%、38.31 ± 20.26% 和 41.67 ± 22.28%。也可以在重建期间执行去噪，但这无法在现有机器上实现。最重要的限制是所有这些方法都缺乏 FDA 或 CE 认证。我们的研究重点是 Subtle PET™（Subtle Medical，美国斯坦福，由法国 Incepto 提供）。它是一款经 FDA 和 CE 批准的 FDG PET（11）后处理去噪软件，基于卷积神经网络（CNN），这是最常见的图像处理深度学习架构。
SNMMI AUC FACTSHEET用于黑色素瘤的RESTAGG/CT和治疗反应评估中的FDG PET/CT
执行摘要核医学成像研究对于包括肿瘤疾病在内的许多疾病的诊断和管理至关重要。，医学成像研究的现成可用性以及对遗体诊断的担忧有时会导致不当使用和过度使用医学成像技术，包括核成像。过度使用会导致医疗保健系统的不必要的财务负担，在某些情况下，不必要地接触电离辐射。对成像程序的过度使用和不一致的使用促使人们推动了多方利益相关者的共识文档，概述了对先进医学成像研究的最合适和成本效益的使用。精确药物正在演变为包括各种数据，以优化患者护理并改善预后。多模式成像正在迈出实现这一目标的道路。PET/CT现在是18 f-FDG作为重要的成像方式。许多肿瘤表现出高葡萄糖代谢是癌症的标志之一。PET/CT提供了一个合并的解剖学和生理（葡萄糖代谢）信息，该信息可能用于初步诊断，分期，rtaging，治疗反应评估以及癌症患者的预后。此外，当其他成像方式是模棱两可时，PET信息可以显着贡献。
放射组学和监督机器学习在利用 FDG PET 诊断帕金森病中的应用：前景与挑战。
18 F-氟脱氧葡萄糖 (FDG) 正电子发射断层扫描 (PET) 是神经退行性疾病领域最通用且最具成本效益的神经影像学生物标志物之一。事实上，这种生物标志物已广泛应用于帕金森病 (PD) 患者以及非典型帕金森病 (APD) 患者的早期鉴别诊断、临床相关性、疾病进展和治疗反应的客观评估，包括多系统萎缩 (MSA)、进行性核上性麻痹 (PSP) 和皮层基底节变性 (CBD) (1-5)。区域和脑网络生物标志物均用于基于 FDG PET 提供的葡萄糖代谢均值和方差信息的转化医学临床和研究应用。尽管过去十年取得了巨大成就，但在早期临床阶段区分 PD 与任何形式的 APD 仍然是一个挑战。
snmmi auc factheet fdg pet/ct在淋巴瘤中的rtag和治疗反应评估中
执行摘要核医学成像研究对于包括癌症在内的许多疾病的诊断和管理至关重要。，医学成像研究的现成可用性以及对遗体诊断的担忧有时会导致不当使用和过度使用医学成像技术，包括核成像。过度使用可能会导致医疗保健系统的不必要的财务负担，在某些情况下，不必要地接触电离辐射。对成像程序的过度使用和不一致的使用促使人们推动多方面相关者共识文件，概述了对先进医学成像研究的最合适和成本效益的使用。
利用健康人群变异性进行深度学习无监督脑 FDG PET 异常检测
无监督异常检测是一种常用的神经成像数据分析方法，因为它可以从未标记的数据中识别出各种异常。它依赖于重建特定于受试者的健康外观模型，受试者的图像可以与该模型进行比较以检测异常。在文献中，异常检测通常依赖于分析受试者的真实图像与其伪健康重建之间的残差图像。然而，这种方法有局限性，部分原因是伪健康重建不完善，并且缺乏自然阈值机制。我们提出的方法受到 Z 分数的启发，利用健康人群的变异性来克服这些限制。我们对 ADNI 数据库中的 3D FDG PET 扫描进行的实验证明了我们的方法在准确识别模拟阿尔茨海默病相关异常方面的有效性。