CareLit Fachartikel
Machine learning methods for tracer kinetic modelling
Isabelle Miederer, Kuangyu Shi, Thomas Wendler · Nuklearmedizin - NuclearMedicine · 2023 · Heft 06 · S. 370-378
Dokument
889541
CareLit-ID
Jahr
2023
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Zusammenfassung Die Modellierung der Kinetik von Tracern auf der Grundlage der dynamischen PET ist ein wichtiger Bereich der quantitativen funktionellen Bildgebung in der Nuklearmedizin. Ihre Umsetzung in der klinischen Routine wird jedoch durch ihre Komplexität und ihre Rechenkosten eingeschränkt. Das maschinelle Lernen bietet die Möglichkeit, die Modellierungsprozesse im Hinblick auf die Vorhersage der arteriellen Eingangsfunktion, die Berechnung der kinetischen Modellierungsparameter und die Modellauswahl sowohl in klinischen als auch in präklinischen Studien zu verbessern und gleichzeitig die Verarbeitungsze…
Schlagworte
tracer kinetic modelling
physiologically-based pharmacokinetic modelling
PBPK modelling
machine learning
deep learning
Nuklearmedizin - NuclearMedicine
