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[99m Tc]Tc 标记抗 EpCAM 纳米抗体用于免疫 SPECT/CT EpCAM 受体表达成像的临床前评估
锝化学的进展促进了新型99mTc放射性药物的开发；另一方面，探测器技术的发展和影像设备中重建算法的进步使得SPECT的空间分辨率更接近PET，而灵敏度并没有降低[27]。这些进展为SPECT/CT技术带来了新的发展机遇。此外，纳米抗体探针的最佳成像时间也与半衰期完美一致
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肿瘤、炎症过程或放射性药剂分布的放射性药物定位（包括血管流和血池成像，若进行则进行）；断层扫描（SPECT）同时进行计算机断层扫描（CT）透射扫描，以查看解剖结构、定位和确定/检测病理，单一区域（如头部、颈部、胸部、骨盆），单日成像肿瘤、炎症过程或放射性药剂分布的放射性药物定位（包括血管流和血池成像，若进行则进行）；断层扫描（SPECT），至少 2 个区域（例如骨盆和膝盖、腹部和骨盆），单日成像，或 2 天或以上的单一区域成像肿瘤、炎症过程或放射性药剂分布的放射性药物定位（包括血管流和血池成像，若进行则进行）；断层扫描 (SPECT) 同时进行计算机断层扫描 (CT) 透射扫描，以进行解剖学检查、定位和确定/检测病理，至少 2 个区域（例如骨盆和膝盖、腹部和骨盆），单日成像，或 2 天或更长时间内的单个区域成像
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在怀疑的经甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性（ATTR-CA）中，用骨刺激器解释和报告心脏闪烁显像
带有骨avid示踪剂的心脏闪烁显像，99mtc-3,3-二磷酸-1,2-丙诺二羧酸（TC-99M DPD），99mtc-磷酸（TC-99M PYP）和99mtc-Hydroxymentymentementecymtc-磷酸盐（TC-99M PYP）和99mtc-Hydroxymentymethyle diphosphonate（TCC-hosphonate）（TCCHosphonate999） TC-99M HDP），是基于成像的诊断途径的基石，用于准确，无创的脑甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性（ATTR-CA）。虽然先前强调的成像协议强调了平面成像和在前平面视图上的心脏到互联肺（H/CL）比以确认性诊断的比率，但1个最新建议识别出关于平面成像的发现，从而导致图像解释不正确，并在SPECT/SPECT/CT上突出显示出诊断性的图像评估。2,3层析成像允许直接可视化心肌中的示踪剂吸收并避免解释。
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肿瘤、炎症过程或放射性药剂分布的放射性药物定位（包括血管流和血池成像，若进行）；平面、全身，需要 2 天或更长时间的成像肿瘤、炎症过程或放射性药剂分布的放射性药物定位（包括血管流和血池成像，若进行）；断层扫描 (SPECT) 同时获取计算机断层扫描 (CT) 透射扫描以进行解剖检查、定位和确定/检测肿瘤、炎症过程或放射性药剂分布的放射性药物定位（包括血管流和血池成像，若进行）；断层扫描 (SPECT)，至少 2 个区域（例如骨盆和膝盖、腹部和骨盆），单日成像，或 2 天或更长时间的单区域成像
已发布版本的引用 (APA)：Arabi, H.、AkhavanAllaf, A.、Sanaat, A.、Shiri, I. 和 Zaidi, H. (2021)。人工智能和深度学习在 PET 和 SPECT 成像中的应用前景。Physica medica-European journal of medical physics，83，122-137。https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2021.03.008
本综述旨在讨论人工智能 (AI)，特别是深度学习 (DL) 算法在单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和正电子发射断层扫描 (PET) 成像中的最重要应用。为此，简要讨论了这些成像方式的潜在局限性/挑战，然后描述了为应对这些挑战而提出的基于 AI 的解决方案。本综述将重点关注主流通用领域，包括仪器仪表、图像采集/形成、图像重建和低剂量/快速扫描、定量成像、图像解释（计算机辅助检测/诊断/预后）以及内部辐射剂量测定。还提供了深度学习算法和用于这些应用的基本架构的简要描述。最后，讨论了全面验证和采用基于 AI 的解决方案以提高临床中 PET 和 SPECT 图像的质量和定量准确性所面临的挑战、机遇和障碍。
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经甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性（ATTA）越来越被认为是老年患者心力衰竭的原因，经常使用99m TC-磷酸盐成像来建立诊断。SPECT图像的视觉解释是解释的黄金标准，但本质上是主观的。Spent心肌的手动定量99M TC-Pyrophos-Phate活性是时必的，并且在临床上没有进行。我们通过使用CT衰减图的核心研究分割对99m TC-磷酸盐的全自动实力定量进行了深度学习方法。方法：包括接受SPECT/CT 99M TC-Pyrophophathate成像的患者进行可疑的ATT CA。使用标准标准确定了ATTA CA的诊断。心脏室和心肌，然后应用于衰减校正的SPECT图像以量化放射性抗体活性。使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域（AUC），我们评估了目标与背景比（TBR），心脏焦磷酸盐活性（CPA）（CPA）（CPA）的诊断准确性（CPA）。然后，我们评估了与心血管死亡或心力衰竭住院的综合结果的关联。结果：总共包括299名患者（中位年龄为76岁），在83名（27.8％）患者中诊断出ATTA CA。CPA（AUC，0.989; 95％CI，0.974 - 1.00）和VOI（AUC，0.988; 95％CI，0.973 - 1.00）的预测性能最高。下一个最高的AUC是TBR（AUC，0.979; 95％CI，0.964 - 0.995）。CPA的AUC显着高于心与互机比率（AUC，0.975; 95％CI，0.952 - 0.998; P 5 0.046）。23例ATT CA患者经历了心血管死亡或心力衰竭的医院。所有用于建立TBR，CPA和VOI的方法都与调整年龄调整后发生事件的风险增加，危险比每SD增加1.41至1.84。结论：核心副群体衰减图的深度学习分割不受放射性示意剂吸收模式的影响，并且可以完全自动量化热点频谱成像，例如99m tc- pyrophophophate。这种方法可用于准确识别患有ATT的患者，并可能在风险预测中发挥作用。
放射核素对脑死亡后患者的评价...
5. ACR–SPR 实践参数，用于执行单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 脑灌注和脑死亡检查。收录于：美国放射学会 (ACR)、儿科放射学会 (SPR)，编辑；2014 年。