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儿童脑部疾病的 99mTc-HMPAO SPECT 脑灌注图谱
线粒体疾病是一种多器官系统疾病，中枢神经系统 (CNS) 是第二大受影响器官 [24]。影像学检查显示，患有线粒体疾病的儿童最明显的中枢神经系统异常包括白质和灰质病变、中风样病变、脑和视神经萎缩以及钙化 [25]。其中一些病变可能没有症状，而另一些则可能出现中风样症状或自闭症样症状。这些患者的诊断采用不同的脑成像方式，包括 CT、MRI、PET 和 SPECT 扫描。由于每天都有可用技术，因此其中一些技术比其他技术更有用。SPECT 脑部扫描首先用于评估解剖成像上可见病变引起的 rCBF 变化，并了解该疾病的病理生理学，因此如前所述，灌注的变化与代谢和神经活动的变化是同时发生的。图 6 是患有脑线粒体疾病的患者的 SPECT 扫描和选定的 MRI 图像。
大脑Spect扫描（单照片发射计算机断层扫描）
脑SPECT扫描是大脑的一种核成像。•SPECT代表单照片排放计算机断层扫描。•“核”一词是指少量放射性物质（称为示踪剂）用于帮助医生看到血液如何流向人体器官。•“成像”一词是指特殊的相机为示踪剂穿过血液的照片。脑SPECT扫描是在放射学中进行的。扫描显示血液如何流向大脑。它可以帮助医生知道大脑的工作方式何时存在问题。在扫描之前该怎么办？
使用多针孔准直器进行 12 分钟多巴胺转运体 SPECT 扫描
本研究评估了使用专为脑 SPECT 设计的第二代多针孔 (MPH) 准直器在多巴胺转运蛋白 (DAT) SPECT 中减少扫描持续时间的可能性，与平行孔和扇形束准直器相比，该准直器具有更高的计数灵敏度和空间分辨率。方法：这项回顾性研究包括 640 例连续的临床 DAT SPECT 研究，这些研究均以列表模式使用配备 MPH 准直器的三头 SPECT 系统获取，在注射 181 6 10 MBq [ 123 I]FP-CIT 后净扫描持续时间为 30 分钟。通过将事件限制在每个投影角度的列表模式数据的按比例减少的时间间隔内，获得对应于扫描持续时间为 20、15、12、8、6 和 4 分钟的原始数据。无论扫描持续时间如何，都使用相同的参数设置迭代重建 SPECT 图像。通过视觉评估、常规特异性结合率分析和在 30 分钟扫描上训练的深度卷积神经网络，对得到的 5,120 张 SPECT 图像进行评估，以确定纹状体信号是否存在神经退行性典型的减少。结果：关于视觉解释，在 12 分钟的扫描持续时间内，图像质量对于所有 640 名患者都被认为具有诊断意义。30 到 12 分钟之间视觉解释不一致的比例（1.2%）不大于同一读者在 30 分钟扫描持续时间内两次阅读之间视觉解释不一致的比例（1.5%）。在 10 分钟的扫描持续时间内，对于 5% 的重测变异性，30 分钟图像的壳核特异性结合率的一致性好于预期。在 6 分钟或更短的扫描持续时间内观察到基于卷积神经网络的自动分类的相应变化。结论：采用配备 MPH 准直器的三头 SPECT 系统，在施用约 180 MBq 的 [ 123 I]FP-CIT 并持续 12 分钟后，可实现可靠的 DAT SPECT。
单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 检测注意力缺陷多动障碍 (ADHD)
承保政策 用于筛查、诊断或评估注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 治疗的单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 属于研究性质，因此不在承保范围内。缺乏足够的高质量同行评审医学文献形式的可靠证据来确定其疗效或对医疗保健结果的影响。描述单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 是一种核成像测试，它使用放射性物质、特殊相机和计算机来创建大脑的三维图像。SPECT 可用于测量某些大脑区域的活动与特定心理功能之间的关系。因此，它据称可用于诊断或评估被认为表现出注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 特征的个体，该术语用于描述一组行为特征，包括注意力受损、注意力分散、冲动以及活动减退或多动。但是，证明 SPECT 可改善临床结果的研究有限。
心律不齐右心室心肌病患者的心脏123IODO-METAIODOBENZYLGUANIDINE SPECT/CT的定量评估：疾病监测的新见解
1核医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑，德国81377，2 medizinische klinik und poliklinik I，Klinikum der Universita usiverta mu nchen，Ludwig-Maximilians-universita Research), Partner Site Munich Heart Alliance, Munich, Germany 4 German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Munich, Germany 5 Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 6 Institute of Surgical Research at the Walter-Brendel-Center of Experimental Medicine, University Hospital, LMU Munich, Marchioninistrasse 27, D-81377 Munich, Germany 7 Member of the欧洲罕见，低患病率和复杂疾病的欧洲参考网络（Ern Guardt），荷兰8荷兰8跨学院内分泌和心血管疾病网络网络网络建模与临床转移中心（ICONLMU），LMU MUNICH，慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，
定量肝脏SPECT/CT是评估肝硬化治疗的肝功能，预后和反应的新工具
结果：在109名DC患者中，男性为87.1％，年龄为51±10岁，MELD：14（7-21），Q-spect/ct上的定量肝脏摄取（％QLU）百分比表现出与CTP（r = -0.728，p <0.001）的CTP（r = -0.728，p <0.001），p <0.743; r = -0.743; r = -0.743；基线时 - 0.720，p <0.001）。％qlu具有最大歧视（AUC：0.890-0.920），敏感性（88.9-90.3％），特异性（81.2-90.7％）和准确性（85.8-89.4％）（85.8-89.4％），基于Q-Spect/CT/CT或ICG测试的肝脏量比ct或ICG测试的肝脏量为CTP/CTP/CTP的分类。％QLU（26.09±10.06至31.2±12.19，p = 0.001）的显着增加，CTP/MELD与G-CSF治疗的DC患者的生存率更好相关（P <0.05）。SMT在Q-spect/ct或临床严重程度评分方面没有任何改善（p> 0.05）。％qlu> 25（Adj.H.R。：0.234，p = 0.003）和G-CSF处理（Adj.H.R。：0.414，p = 0.009）是DC中12个月生存期更好的独立预测指标。
对快速且廉价的99m TC标记的PSMA-I和S冷套件的放射化学和生物学评估，用于SPECT成像和放射性手术
99m TC，导致了放射性药物的放射性药物（RCY）和PCA恶性肿瘤中SPECT成像和放射性手术的稳定性。进行了各种临床前测定，以评估冷藏室获得的[99m TC] TC-PSMA-I＆S。这些测定法包括对RCY，盐水的放射化学稳定性，亲脂性，血清蛋白结合（SPB），LNCAP-PCA细胞的AFINIS（结合和内在化研究）以及NAIVE和LNCAP-PCA-PCA-PCA-BEARINE小鼠中的生物生物分布。用良好的RCY（92.05％±2.20％）获得了放射线药物，并保持稳定6小时。确定亲脂性为-2.41±0.06，而SPB为〜97％。与LNCAP细胞的结合百分比为9.41％±0.57％（1 h）和10.45％±0.45％（4 H），其中有结合材料的结合百分比为63.12±0.93（1 H）和65.72％±1.28％（4 H）的结合材料。使用过量未标记的PSMA-I＆S的阻止测定，导致结合百分比降低了2.6倍。在肿瘤中[99m TC] TC-PSMA-I＆S的离体生物分布率高的高积累，肿瘤与互机的肌肉比率约为6.5。总而言之，[99m TC] TC-PSMA-I＆S通过使用新鲜洗脱的[99m TC] NATCO 4进行了放射性标记，从而成功获得了良好的RCY和
患者级可解释的机器学习，以预测SPECT MPI和CCTA成像的主要不良心血管事件
近年来，在摄影成像中使用机器学习（ML）技术的使用激增。作为评估潜在冠状动脉疾病（CAD）患者的成像方式的数量，并且该技术继续改善，在做出临床判断时，可以考虑大量数据。但是，大量变量和越来越多的成像数据可以使准确评估患者的挑战。人工智能（AI）和ML可以通过基于广泛的临床和成像变量的有用提示来帮助这一过程[1]。的确，ML算法已被证明是患者风险分层和诊断评估中的宝贵工具[2，3]。冠状动脉层析成像血管造影（CCTA）是一种用于评估CAD冠状动脉动脉的非侵入性诊断程序。它具有高的负预测值，允许负CCTA结果有效排除显着的CAD [4，5]。另一个重要的非侵入性诊断测试是单光子发射计算机断层扫描（SPECT），它主要评估冠状动脉狭窄和指南管理的功能意义。使用CCTA和SPECT添加了疑问涉嫌CAD的患者对牙菌斑和灌注负担的评估[6-8]。普遍的临床预测方法通常涉及专家选择潜在的相关变量，然后进行回归/分类分析。Automl旨在减轻开发出良好表现ML管道所需的计算成本和人类专业知识[9，10]。ML的最新进展使这种经典的方法限制性（仅使用一种模型类型），效率低下（需要用于超参数的手动调整）并可能有偏见（预测指标前定位）。尽管医疗保健中基于ML的预测模型的进步，但采用这些模型的一个主要障碍是，其中许多被认为是“黑匣子”，这是指缺乏可解释性[11]。呼吁对这些模型的运作方式进行更多研究[12-15]。无法解释预测模型可以侵蚀对它们的信任，尤其是在决策可能会带来严重后果的心血管医学中。在医学中，黑匣子模型将发挥重要作用，在许多情况下，与我们缺乏完全生物学或临床理解的其他领域没有太大的不同[16]。但是，就像了解疾病和疗法背后的机械主义是有益的一样，对ML模型如何得出的结论有了更大的了解[17]也是有帮助的。对可解释的ML的研究激增，以解决这个问题[18]。已经开发了探索AI预测背后推理的各种方法[19，20]。一种有效的方法是建立一个次要，更透明的模型，例如决策树或随机森林，输入
使用定量SPECT/CT获得的骨骼标准化摄取值，用于检测肺腺癌患者的骨转移酶
结果：研究了115例肺腺癌患者的252例骨转移性病变，140个良性骨病变和199个正常椎骨（48名男性，67名女性，中位年龄：59岁）。转移性病变的SUVMAX（23.85±14.34）明显高于良性病变（9.67±7.47）和正常椎骨（6.19±1.46; p <0.0001）。使用Cuto x suvmax为11.10的骨转移患者的SPECT/CT热点可以与良性病变区分开，灵敏度为87.70％，特异性为80.71％。成骨细胞（29.16±16.63）和混合（26.62±14.97）病变的suvmax明显大于溶质状（15.79±5.57）和ct-negative（15.79±5.57）和（16.51±6.93）的损伤（16.51±6.93）（16.51±6.93）。suvmax在8.135的cuto效应上可以将CT阴性骨转移与正常椎骨区分开，灵敏度为100.00％，特异性峰为91.96％。suvmax在所有骨转移中显示与HUS的正线性弱相关性和所有骨骼病变的体积。
对99mtc-Pertechnetate甲状腺吸收的定量分析，具有大型CZT伽马摄像机：SPECT/CT和Planar获取之间的可行性和比较
摘要目的：这项研究的主要目的是评估大型现场镉泰特脲（CZT）摄像机在单个photon发射计算机断层扫描（SPECT）图像（SPECT）图像上估计甲状腺摄取（TU）的能力，而与平面相比，与平面校正相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，这是一系列23个对定对不到的。次要目标是确定示踪剂给药的辐射剂量和其他计算机断层扫描（CT）扫描。方法：使用甲状腺幻影，用于平面，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像确定跨校准因子。然后，在5个拟人化幻像上进行以甲状腺为中心的平面和SPECT/CT，活性在0.4至10 MBQ上进行，在服用79.2±3.7 MBQ后[99m TC] TC] - 特雷切酸酯的23例患者。我们估计拟人化幻象的绝对甲状腺活性（ATHA）和患者的TU。辐射剂量还使用国际放射学保护委员会（ICRP）报告和VirtualDose TM CT软件确定。结果：对于Planar，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像，跨校准因子分别为66.2±4.9、60.7±0.7和26.5±0.3计数/（MBQ S）。对平面，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像的理论和估计的ATHA在统计上高度相关（r <0.99; p <10 –4），理论ATHA和估计的ATHA之间的相对百分比差异为（8.6±17.8）（8.6±17.8），（8.6±17.8），（-1.3±5.2）和（-1.3±5.2）和（12.8±5.7±5.7）％，相应相差。有效和您的ROID吸收剂量分别为（0.34 ct + 0.95 nm）MSV和（3.88 ct + 1.74 nm）MGY。基于不同图像对（平面与Tomo-Ac，Planar vs Tomo-Noac和Tomo-Ac vs Tomo-Noac）之间的TU进行比较显示出统计学上很重要的相关性（r = 0.972、0.961和0.961和0.935； p <10 –3）。结论：在新一代CZT大型摄像机上使用平面和SPECT/CT获取的ATAS估计是可行的。此外，在Spect/ct