Найдено 3 публикации
Исследователи разработали надежную модель глубокого обучения для автоматического определения функции артериального входа при ПЭТ с ФДГ у мелких животных.
Представлен случай эозинофилии легких, которая была ошибочно принята за метастазы на ПЭТ-КТ с ФДГ. Данное наблюдение подчеркивает важность учета воспалительных процессов при дифференциальной диагностике множественных очагов накопления ФДГ в легких.
Исследование демонстрирует значимость метаболических параметров ПЭТ/КТ для прогнозирования выживаемости пациентов с распространенным раком желчных протоков. Высокие значения SUVmax и MTV оказались независимыми предикторами неблагоприятного прогноза.