Nuclear medicine and molecular imaging advances in the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Currently, Nuclear Medicine has a clearly defined role in clinical practice due to its usefulness in many medical disciplines. It provides relevant diagnostic and therapeutic options leading to patients' healthcare and quality of life improvement. During the first two decades of the 21stt century, the number of Nuclear Medicine procedures increased considerably. Clinical and research advances in Nuclear Medicine and Molecular Imaging have been based on developments in radiopharmaceuticals and equipment, namely, the introduction of multimodality imaging. In addition, new therapeutic applications of radiopharmaceuticals, mainly in oncology, are underway. This review will focus on radiopharmaceuticals for positron emission tomography (PET), in particular, those labeled with Fluorine-18 and Gallium-68. Multimodality as a key player in clinical practice led to the development of new detector technology and combined efforts to improve resolution. The concept of dual probe (a single molecule labeled with a radionuclide for single photon emission computed tomography)/positron emission tomography and a light emitter for optical imaging) is gaining increasing acceptance, especially in minimally invasive radioguided surgery. The expansion of theranostics, using the same molecule for diagnosis (γ or positron emitter) and therapy (β minus or α emitter) is reshaping personalized medicine. Upcoming research and development efforts will lead to an even wider array of indications for Nuclear Medicine both in diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».