XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电子发射
神经退行性疾病中突触密度的体内成像与正电子发射断层扫描：系统评价
正电子发射断层扫描（PET）与放射性示踪剂结合与突触囊泡糖蛋白2 a（SV2A）的结合，可以量化活着的人脑突触密度。评估突触密度损失的区域分布和严重程度将有助于我们对神经退行性萎缩之前的病理过程的理解。In this systematic review, we provide a discussion of in vivo SV2A PET imaging research for quantitative assessment of synaptic density in various dementia conditions: amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer ' s disease, Frontotemporal dementia, Progressive supranuclear palsy and Corticobasal degeneration, Parkinson ' s disease and Dementia with Lewy bodies, Huntington ' s疾病和脊椎没共济典礼。我们讨论了有关群体差异和临床认知相关性的主要发现，并探索SV2A PET与病理学的其他标志之间的关系。此外，我们谈到了健康衰老和放射性示意剂验证研究结果中的突触密度。在2018年至2023年之间在PubMed和Embase上确定了研究；最后一次于2023年7月3日搜索。总共包括36项研究，包括正常老化，21个临床研究和10项验证研究的5个研究。提取的研究特征是参与者的细节，方法论方面和关键发现。总而言之，关于体内SV2A PET的小但不断增长的文献揭示了各种神经退行性疾病之间突触密度损失的不同空间模式，这些模式与认知功能相关，支持SV2A PET成像的潜在作用，以进行不同的诊断。SV2A PET成像显示出对神经退行性疾病的病因的新见解，并作为突触密度还原的生物标志物的巨大希望。提出了针对未来突触密度研究的新方向，包括（a）临床前痴呆症患者同类群中的纵向成像，（b）突触密度损失到其他病情逻辑过程中的多模式映射，以及（c）监测治疗反应并在临床试验中评估药物效率。
正电子发射断层扫描药物
截至 2023 年 10 月 27 日 ‒ • 目前美国 FDA 批准了 21 种 PET 药物（2020 年为 12 种） • 美国约有 50 个 PET 药物 NDA/ANDA 持有者 • 获批的 PET 药物标有多种同位素，包括 F-18、Ga-68、Cu-64、Rb-82、C-11 和 N-13 • 有 50 多种新型 PET 药物正在开发中，作为治疗诊断药物的伴随显像剂
脑血流动力学功能性近红外光谱与正电子发射断层扫描评估轻度认知障碍与阿尔茨海默病的相关性：一项探索性研究
本研究通过对轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默病 (AD) 患者中 fNIRS 与正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 检测到的血流动力学激活进行比较分析，探讨功能性近红外光谱 (fNIRS) 的实用性。参与者被分为四组：主观记忆障碍 (SMI)、遗忘型 MCI (aMCI)、非遗忘型 MCI (naMCI) 和 AD 组。我们使用商用无线连续波 NIRS 系统记录语义言语流畅性任务 (SVFT) 期间的血流动力学反应。分析了各组神经影像学评估参数之间的相关性。基于兴趣区域的比较显示，四组在双侧背外侧前额叶皮质 (DLPFC) 的 SVFT 期间有显著不同的血流动力学反应。线性混合效应模型结果表明，在控制 fNIRS 信号的年龄和组别差异后，双侧 DLPFC 区域的平均 Δ HbO 2 与整体 FDG-PET 呈显著正相关。淀粉样蛋白 PET 信号往往能更好地区分 AD 组与其他组，而 fNIRS 信号往往能更好地区分 SMI 组与其他组。此外，组间比较显示，DLPFC 中的海马体积和血流动力学反应之间存在镜像模式。fNIRS 检测到的血流动力学反应与疾病进展相关的代谢和解剖变化呈显著相关性。因此，fNIRS 可被视为预测 MCI 和 AD 患者大脑血流动力学和代谢状态的筛查工具。
心力衰竭的正电子发射断层扫描 - serval
1心脏病学系，心脏科学系，Ente Ospedaliero Cantonale，6900 Lugano，瑞士卢加诺2 Graz, Austria 5 Faculty of Biomedical Sciences, Universit à della Svizzera Italiana (USI), 6900 Lugano, Switzerland 6 Clinic of Nuclear Medicine, Imaging Institute of Southern Switzerland, Ente Ospedaliero Cantonale, 6500 Bellinzona, Switzerland 7 Faculty of Biology and Medicine, University of Lausanne (UNIL), 1015瑞士洛桑（Lausanne）8，Azienda Sanitaria Locale Torino 4，10073 Ospedale diciriè，意大利 *通信：luigi.biasco@gmail.com†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
淀粉样蛋白正电子发射断层扫描成像的效用在患有癫痫和认知下降的老年人
在认知能力下降和癫痫病的老年人中，诊断认知能力下降的病因是具有挑战性的。我们确定了6个受试者，该受试者参加了淀粉样蛋白成像扫描（思想）研究和非癫痫的成像痴呆证据。三位认知神经科医生审查了每例病例，以确定阿尔茨海默氏病（AD）病理学的可能性。将它们的印象与淀粉样蛋白宠物发现进行了比较。在3个情况下，印象与PET发现一致。在2例“可能暗示性”的情况下，宠物降低了诊断不确定性，其中1个具有淀粉样蛋白升高的宠物，而另一个具有中间淀粉样蛋白的宠物。在剩下的情况下，由于缺乏审核者的一致性，宠物与淀粉样蛋白升高的意义仍然不确定。该病例系列强调，在具有癫痫病史和认知能力下降史的个体中，淀粉样蛋白PET可以成为评估在适当情况下使用认知能力下降的病因的有用工具。
用SV2A正电子发射断层扫描（PET）
samantha rossano，samantha.rossano@yale.edu。作者贡献SR收集并分析了PET数据，完成了Western印迹和分析，并准备了手稿； TT监督Western印迹和分析以及手稿准备； EB收集并重建宠物数据； IL分析了宠物数据； KF进行了宠物成像和数据收集； NN，JR，SL，YY，ZF和HH开发，合成和宠物示踪剂的QC； DK合成宠物示踪剂； HB为研究设计做出了贡献；船尾确定和分配的动物，进行了所有监测和成像，包括超声和PET/CT，数据收集，进行了所有胎儿组织收集，有助于研究设计和手稿准备； SG分析了PET数据，有助于研究设计和手稿准备； REC为研究设计，进行了PET实验，数据分析和手稿准备。
平面纳米真空发射器的电子发射模式
纳米制造技术的最新进展使得人们能够制造出具有纳米级自由空间间隙的真空电子器件。这些纳米电子器件具有冷场发射和通过自由空间传输的优势，例如高非线性和对温度和电离辐射的相对不敏感性，同时大大减少了占用空间，增加了工作带宽并降低了每个器件的功耗。此外，平面真空纳米电子器件可以很容易地以类似于典型的微纳米级半导体电子器件的规模进行集成。然而，这些器件中不同电子发射机制之间的相互作用尚不清楚，其他人已经注意到它们与纯 Fowler-Nordheim 发射不一致。在这项工作中，我们系统地研究了平面真空纳米二极管的电流-电压特性，这些二极管的曲率半径为几纳米，发射极和集电极之间有自由空间间隙。通过研究由两种不同材料制成的几乎相同的二极管在不同环境条件（如温度和大气压）下的电流-电压特性，我们能够清楚地分离出单个器件中的三种不同发射模式：肖特基、福勒-诺德海姆和饱和。我们的工作将实现对真空纳米电子器件的稳健而准确的建模，这对于需要能够在极端条件下运行的高速、低功耗电子器件的未来应用至关重要。
与成纤维细胞激活蛋白抑制剂指导的正电子发射断层扫描
1韦尔茨堡大学医院核医学系，德国尤尔兹堡97080； ser -lfl_s1@ukw.de（S.E.S. ）; dreher_n@ukw.de（n.d。）; lindner_t3@ukw.de（t.l. ）; schirbel_a@ukw.de（A.S。）; thiguchi@me.com（T.H. ）; buck_a@ukw.de（A.K.B。 ）; werner_r1@ukw.de（r.a.w.） 2核医学，奥格斯堡大学医学院，86156，德国86156，3岁的3号医学院，牙科和药学科学学院，冈马大学，冈马大学700-8530，日本4日本，4胃肠病学，沃兹堡大学医院内科医学II，97080Würzburg，würrzburg，德国; weich_a@ukw.de 5 5罗素H摩根摩根放射科学系约翰·霍普金斯医学院，巴尔的摩，马里兰州马里兰州21205，美国 *通信：kosmala_a@ukw.de ）; constantin.lapa@uk-augsburg.de（c.l. ）;电话。 ： +49-821-400-3050（C.L.）1韦尔茨堡大学医院核医学系，德国尤尔兹堡97080； ser -lfl_s1@ukw.de（S.E.S.）; dreher_n@ukw.de（n.d。）; lindner_t3@ukw.de（t.l.）; schirbel_a@ukw.de（A.S。）; thiguchi@me.com（T.H.）; buck_a@ukw.de（A.K.B。）; werner_r1@ukw.de（r.a.w.）2核医学，奥格斯堡大学医学院，86156，德国86156，3岁的3号医学院，牙科和药学科学学院，冈马大学，冈马大学700-8530，日本4日本，4胃肠病学，沃兹堡大学医院内科医学II，97080Würzburg，würrzburg，德国; weich_a@ukw.de 5 5罗素H摩根摩根放射科学系约翰·霍普金斯医学院，巴尔的摩，马里兰州马里兰州21205，美国 *通信：kosmala_a@ukw.de）; constantin.lapa@uk-augsburg.de（c.l.）;电话。： +49-821-400-3050（C.L.）
PET-BIDS，正电子发射断层扫描脑成像数据结构的扩展
1 丹麦哥本哈根大学 Rigshospitalet 神经生物学研究组和临床医学研究所。2 美国加利福尼亚州斯坦福大学心理学系。3 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学精神病学系，邮编 10032。4 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院和斯德哥尔摩医疗服务中心临床神经科学系精神病学研究中心。5 美国马萨诸塞州查尔斯顿 MGH/HST Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心。6 美国贝塞斯达 NIMH 内部研究项目。7 英国伦敦帝国理工学院脑科学研究所和脑科学部。8 英国伦敦伦敦国王学院神经影像科学中心。9 意大利帕多瓦大学信息工程系。 10 阿姆斯特丹 UMC，地点 VUmc，放射学和核医学系，荷兰阿姆斯特丹。 11 巴黎萨克雷大学、CEA、CNRS、Inserm、BioMaps、Service Hospitalier Frédéric Joliot，奥赛，法国。 12 INM-1，于利希研究中心，于利希，德国。 13 八月。澳大利亚汤斯维尔联邦科学与工业研究组织电子健康研究中心。 14 法国巴黎 CEA 图像采集与加工中心。 15 Inria，Aramis 项目团队，索邦大学，Institut du Cerveau - 巴黎脑研究所 - ICM，Inserm，CNRS，AP-HP，Hôpital de la Pitié Salpêtriére，法国巴黎。 16 格罗宁根大学神经病学系，格罗宁根大学医学中心，格罗宁根，荷兰。17 威斯康星阿尔茨海默病研究中心，老年医学分部，威斯康星大学麦迪逊医学与公共卫生学院医学系，美国威斯康星州麦迪逊。18 适应理性中心，马克斯普朗克人类发展研究所，柏林，德国。19 鲁汶天主教大学心理学研究所，比利时，鲁汶新鲁汶。20 佛罗里达国际大学心理学系，美国，佛罗里达州，迈阿密。21 印第安纳大学心理脑科学系，美国，印第安纳州，布卢明顿。22 列日大学 GIGA 回旋加速器体内成像研究中心，比利时，列日。23 荷兰，奈梅亨，拉德堡德大学，唐德斯大脑、认知和行为研究所。24 卡罗琳斯卡医学院，斯德哥尔摩，瑞典。 25 美国耶鲁大学放射学和生物医学成像系，纽黑文。 26 美国国立卫生研究院国家心理健康研究所分子成像分部，贝塞斯达。 27 丹麦哥本哈根大学计算机科学系。 ✉ 电子邮件：mganz@nru.dk
正电子发射断层扫描中的人工智能
智能手机、智能家居、智能导航等都是人工智能（AI）在日常生活中的重要应用。人工智能最早出现于20世纪50年代，随着对它的认识和重新定义，人工智能逐渐被提出。目前，人工智能被定义为研究和开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学（1）。我们目睹了人工智能的快速发展，其在医疗保健，特别是医学图像处理和分析方面的研究和应用方兴未艾。与更易于获取且采集过程更容易标准化的计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）相比，正电子发射断层扫描（PET）更昂贵、获取范围更广，其更复杂的技术操作过程给标准化图像采集带来了困难。虽然AI在PET领域的研究和应用进展相对较慢，但由于PET作为分子影像的重要领域，AI在PET成像领域的应用正受到广泛的关注，成为研究热点。在技术层面，针对不同厂家、不同仪器型号、不同成像技术的PET扫描仪在成像过程中参数和质量的差异性，开展了图像后处理研究，包括图像标准化、归一化、小波变换、高斯变换、特征预处理等。AI赋能的分割技术进一步提高了AI特征的稳定性和AI研究的可重复性（2、3）。为了满足临床应用的需求，通过深入挖掘图像特征，结合人群和临床证据，构建机器学习模型，PET 中的 AI 已被开发用于病变检测和边界描绘、诊断和鉴别诊断、风险预测和预后评估，甚至预测临床基因或分子分型（ 1 , 4 – 7 ）。本研究主题包括 11 篇出版物，强调了 AI 如何支持 PET 图像处理和分析。最近，许多研究小组一直致力于将 AI 用于 PET 图像解释，例如病变检测。Kawakami 等人应用对象深度学习 (DL) 检测模型 You Only Look Once Version 2 (YOLOv2) 来检测 18 F-FDG PET 中的生理和异常摄取。）。）。结果表明，MIP 图像上的生理摄取被快速准确地识别（Kawakami 等人。YOLOv2 检测到的异常摄取与手动识别的覆盖率较高（Kawakami 等人。精确的检测和快速的反应将成为疾病诊断的有用工具。最大标准化摄取值 (SUVmax) 是解释图像和评估的最常用参数