Deep Learning in der SPECT und PET des Gehirns

ZusammenfassungDie Positronenemissionstomografie (PET) mit [18F]Fluordesoxyglukose ([18F]FDG) ist eine etablierte bildgebende Methode zur Diagnostik der neurodegenerativen Parkinson-Syndrome. In der vorliegenden Arbeit geben wir nach einer Einführung in den klinisch-neurologischen Kontext eine aktualisierte Übersicht über die mittlerweile sehr umfangreiche Evidenz (u.a. basierend auf post mortem Studien und aktuellen Metaanalysen), dass die [18F]FDG-PET erkrankungsspezifische Muster des zerebralen Glukosestoffwechsels bei den einzelnen Parkinson-Syndromen abbilden und damit einen über die klinische Diagnose hinausgehenden differenzialdiagnostischen Beitrag liefern kann. Dies betrifft sowohl die Abgrenzung des idiopathischen Parkinson-Syndroms (IPS) von den atypischen Parkinson-Syndromen (APS), als auch die Trennung der APS untereinander. Ferner fassen wir die aktuelle Studienlage zur Wertigkeit der [18F]FDG-PET zur Prognose der Entwicklung einer Demenz beim IPS zusammen. Hierbei gehen wir jeweils auch auf den Beitrag konkurrierender bildgebender Verfahren ein. Abschließend diskutieren wir jüngste technische Entwicklungen und die Kosteneffektivität der [18F]FDG-PET am Beispiel der Abklärung zur Tiefen-Hirnstimulation.

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[18F]FDG-PET zur Differenzialdiagnostik und Prognostik der neurodegenerativen Parkinson-Syndrome: Update 2022

Meyer

Brumberg

Buhmann

et al. 2022

Angewandte Nuklearmedizin

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Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik

Buchert

Förster

2022

Angewandte Nuklearmedizin

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ZusammenfassungDieser 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.

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Deep Learning in der SPECT und PET des Gehirns

Abstract: Deep learning has led to stunning achievements in many areas in recent years, including medical image processing. After a brief discussion of the basic principles of deep learning, some selected applications of deep learning in SPECT and PET of the brain will be presented.

Cited by 2 publications

References 54 publications

[18F]FDG-PET zur Differenzialdiagnostik und Prognostik der neurodegenerativen Parkinson-Syndrome: Update 2022

[18F]FDG-PET zur Differenzialdiagnostik und Prognostik der neurodegenerativen Parkinson-Syndrome: Update 2022

Update FDG-PET in der Demenzdiagnostik

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