Enhancing Lymphoma Diagnosis, Treatment, and Follow-Up Using 18F-FDG PET/CT Imaging: Contribution of Artificial Intelligence and Radiomics Analysis
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Le résumé fourni par la source
Lymphoma, encompassing a wide spectrum of immune system malignancies, presents significant complexities in its early detection, management, and prognosis assessment since it can mimic post-infectious/inflammatory diseases. The heterogeneous nature of lymphoma makes it challenging to definitively pinpoint valuable biomarkers for predicting tumor biology and selecting the most effective treatment strategies. Although molecular imaging modalities, such as positron emission tomography/computed tomography (PET/CT), specifically 18F-FDG PET/CT, hold significant importance in the diagnosis of lymphoma, prognostication, and assessment of treatment response, they still face significant challenges. Over the past few years, radiomics and artificial intelligence (AI) have surfaced as valuable tools for detecting subtle features within medical images that may not be easily discerned by visual assessment. The rapid expansion of AI and its application in medicine/radiomics is opening up new opportunities in the nuclear medicine field. Radiomics and AI capabilities seem to hold promise across various clinical scenarios related to lymphoma. Nevertheless, the need for more extensive prospective trials is evident to substantiate their reliability and standardize their applications. This review aims to provide a comprehensive perspective on the current literature regarding the application of AI and radiomics applied/extracted on/from 18F-FDG PET/CT in the management of lymphoma patients.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhancing Lymphoma Diagnosis, Treatment, and Follow-Up Using 18F-FDG PET/CT Imaging: Contribution of Artificial Intelligence and Radiomics Analysis
- Date Crossref
- 17/10/2024
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shahid Beheshti University Department of Medical Radiation Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of British Columbia Department of Radiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital of Geneva pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Obuda University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Medical Center Groningen pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Groningen Department of Nuclear Medicine and Molecular Imaging pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Southern Denmark Department of Nuclear Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Innova (Hungary) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Faculty of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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BC Cancer Research Institute Department of Integrative Oncology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Geneva University Hospital Division of Nuclear Medicine and Molecular Imaging pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Research and Innovation Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Medical Radiation Engineering — Shahid Beheshti University, Department of Radiology — University of British Columbia et University Hospital of Geneva, avec 9 autres affiliations.
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