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Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik

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Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik. / Buchert, Ralph; Förster, Stefan.

In: Angewandte Nuklearmedizin, Vol. 45, No. 04, 2022, p. 297-314.

Research output: SCORING: Contribution to journal › SCORING: Review article › Research

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Buchert, R & Förster, S 2022, 'Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik', Angewandte Nuklearmedizin, vol. 45, no. 04, pp. 297-314. https://doi.org/10.1055/a-1712-6140

APA

Buchert, R., & Förster, S. (2022). Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik. Angewandte Nuklearmedizin, 45(04), 297-314. https://doi.org/10.1055/a-1712-6140

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Buchert R, Förster S. Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik. Angewandte Nuklearmedizin. 2022;45(04):297-314. https://doi.org/10.1055/a-1712-6140

Bibtex

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title = "Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik",
abstract = "Dieser Artikel soll ein Update zu unserem {\"U}bersichtsartikel „FDG-PET in der Differenzialdiagnostik neurodegenerativer Demenzerkrankungen“ aus 2016 geben. Seitdem wurden zahlreiche neue, technisch hochwertige Studien mit gro{\ss}en Patientenkollektiven sowie systematische {\"U}bersichtsarbeiten internationaler Expertengruppen ver{\"o}ffentlicht. Au{\ss}er den aktualisierten Best-Practice-Empfehlungen dieser Expertengruppen sollen in diesem Update einige ausgew{\"a}hlte neue Entwicklungen vorgestellt und diskutiert werden, die aus unserer Sicht f{\"u}r den Einsatz der FDG-PET des Gehirns in der klinischen Routineversorgung von Patienten mit kognitiven Einschr{\"a}nkungen besonders relevant sind, oder in naher Zukunft besonders relevant werden k{\"o}nnten. Dazu geh{\"o}ren neue diagnostische Optionen durch die verbesserte r{\"a}umliche Aufl{\"o}sung der klinischen Hirn-PET mit „extraschnellen“ Time-of-Flight Ganzk{\"o}rper-PET/CT-Systemen und der Einsatz K{\"u}nstlicher Intelligenz zur automatischen Klassifikation der FDG-PET des Gehirns basierend auf konventionellen Kovarianzanalysen oder Deep Learning mit k{\"u}nstlichen neuronalen Netzen.",
keywords = "[18F]Fluorodesoxyglukose, Alzheimer-Krankheit, neurodegenerative Erkrankungen, Differenzialdiagnose, Datenanalyse, K{\"u}nstliche Intelligenz",
author = "Ralph Buchert and Stefan F{\"o}rster",
year = "2022",
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language = "Deutsch",
volume = "45",
pages = "297--314",
journal = "Angewandte Nuklearmedizin",
issn = "2749-7445",
publisher = "Georg Thieme Verlag KG",
number = "04",

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RIS

TY - JOUR

T1 - Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik

AU - Buchert, Ralph

AU - Förster, Stefan

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Dieser Artikel soll ein Update zu unserem Übersichtsartikel „FDG-PET in der Differenzialdiagnostik neurodegenerativer Demenzerkrankungen“ aus 2016 geben. Seitdem wurden zahlreiche neue, technisch hochwertige Studien mit großen Patientenkollektiven sowie systematische Übersichtsarbeiten internationaler Expertengruppen veröffentlicht. Außer den aktualisierten Best-Practice-Empfehlungen dieser Expertengruppen sollen in diesem Update einige ausgewählte neue Entwicklungen vorgestellt und diskutiert werden, die aus unserer Sicht für den Einsatz der FDG-PET des Gehirns in der klinischen Routineversorgung von Patienten mit kognitiven Einschränkungen besonders relevant sind, oder in naher Zukunft besonders relevant werden könnten. Dazu gehören neue diagnostische Optionen durch die verbesserte räumliche Auflösung der klinischen Hirn-PET mit „extraschnellen“ Time-of-Flight Ganzkörper-PET/CT-Systemen und der Einsatz Künstlicher Intelligenz zur automatischen Klassifikation der FDG-PET des Gehirns basierend auf konventionellen Kovarianzanalysen oder Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen.

AB - Dieser Artikel soll ein Update zu unserem Übersichtsartikel „FDG-PET in der Differenzialdiagnostik neurodegenerativer Demenzerkrankungen“ aus 2016 geben. Seitdem wurden zahlreiche neue, technisch hochwertige Studien mit großen Patientenkollektiven sowie systematische Übersichtsarbeiten internationaler Expertengruppen veröffentlicht. Außer den aktualisierten Best-Practice-Empfehlungen dieser Expertengruppen sollen in diesem Update einige ausgewählte neue Entwicklungen vorgestellt und diskutiert werden, die aus unserer Sicht für den Einsatz der FDG-PET des Gehirns in der klinischen Routineversorgung von Patienten mit kognitiven Einschränkungen besonders relevant sind, oder in naher Zukunft besonders relevant werden könnten. Dazu gehören neue diagnostische Optionen durch die verbesserte räumliche Auflösung der klinischen Hirn-PET mit „extraschnellen“ Time-of-Flight Ganzkörper-PET/CT-Systemen und der Einsatz Künstlicher Intelligenz zur automatischen Klassifikation der FDG-PET des Gehirns basierend auf konventionellen Kovarianzanalysen oder Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen.

KW - [18F]Fluorodesoxyglukose

KW - Alzheimer-Krankheit

KW - neurodegenerative Erkrankungen

KW - Differenzialdiagnose

KW - Datenanalyse

KW - Künstliche Intelligenz

U2 - 10.1055/a-1712-6140

DO - 10.1055/a-1712-6140

M3 - SCORING: Review

VL - 45

SP - 297

EP - 314

JO - Angewandte Nuklearmedizin

JF - Angewandte Nuklearmedizin

SN - 2749-7445

IS - 04

ER -