Научные статьи из ведущих онкологических журналов мира
Ученые разработали диагностическую модель, которая помогает отличать лимфому от доброкачественной лимфаденопатии при лихорадке неизвестного происхождения, используя ПЭТ/КТ и клинико-лабораторные параметры.
![Оптимальное время сбора данных для ПЭТ/КТ с [Ga]Ga-PentixaFor при начальном стадиании множественной миеломы: вспомогательное исследование протокола PentiMyelo](https://s3.twcstorage.ru/1873f82d-617b-4505-a1ec-3fe47ebe0e64/articles/2026/05/cmmojpuzf000x14pceh5co3y9/cover-ai.webp)
Исследование определило оптимальное время сбора данных для ПЭТ/КТ с [Ga]Ga-PentixaFor при начальном стадиании множественной миеломы, что может улучшить диагностику и лечение этого заболевания.
Исследование в журнале EJNMMI Research демонстрирует эффективность автоматизированной оценки общего метаболического объема опухоли в лимфоме с помощью AI-алгоритма RECOMIA
Исследование в журнале EJNMMI Research демонстрирует эффективность мультивью глубокого обучения для автоматической стадировки лимфомы с помощью ПЭТ/КТ с 18F-ФДГ, достигая точности на уровне врача
Исследование в журнале EJNMMI Research показало, что комбинация параметров метаболизма опухоли ¹⁸F-FDG PET/CT и клинических характеристик позволяет проводить раннюю прогностическую стратификацию фолликулярной лимфомы.