Current Applications of PET/MR: Part I: Technical Basics and Preclinical/Clinical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Positron emission tomography/magnetic resonance (PET/MR) imaging has gone through major hardware improvements in recent years, making it a reliable state-of-the-art hybrid modality in clinical practice. At the same time, image reconstruction, attenuation correction, and motion correction algorithms have significantly evolved to provide high-quality images. Part I of the current review discusses technical basics, pre-clinical applications, and clinical applications of PET/MR in radiation oncology and head and neck imaging. PET/MR offers a broad range of advantages in preclinical and clinical imaging. In the preclinic, small and large animal-dedicated devices were developed, making PET/MR capable of delivering new insight into animal models in diseases and facilitating the development of methods that inform clinical PET/MR. Regarding PET/MR's clinical applications in radiation medicine, PET and MR already play crucial roles in the radiotherapy process. Their combination is particularly significant as it can provide molecular and morphological characteristics that are not achievable with other modalities. In addition, the integration of PET/MR information for therapy planning with linear accelerators is expected to provide potentially unique biomarkers for treatment guidance. Furthermore, in clinical applications in the head and neck region, it has been shown that PET/MR can be an accurate modality in head and neck malignancies for staging and resectability assessment. Also, it can play a crucial role in diagnosing residual or recurrent diseases, reliably distinguishing from oedema and fibrosis. PET/MR can furthermore help with tumour characterization and patient prognostication. Lastly, in head and neck carcinoma of unknown origin, PET/MR, with its diagnostic potential, may obviate multiple imaging sessions in the near future.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».