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Accès ouvert déclaré 2025 data-paper

Whole-Body [18F]FDG-PET/CT Imaging of Healthy Controls: Test/Retest Data for Systemic, Multi-Organ Analysis

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3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : at, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Positron Emission Tomography (PET) with 2-deoxy-2-[ 18 F]fluoro-D-glucose (FDG) and Computed Tomography (CT) are key tools in oncology diagnostics. However, most PET studies focus on tumour detection. We propose that a holistic assessment of the macroenvironment using FDG-PET could enhance our understanding of systemic treatment interactions and improve patient care. To achieve this, we aim to develop a normative database for FDG-PET based on healthy controls, providing a reference for identifying voxel-level metabolic aberrations in cancer patients. This approach may uncover treatment-related changes beyond cancer diagnostics. 48 healthy controls who underwent dynamic test-retest whole-body PET/CT imaging post [ 18 F]FDG injection were included in this cohort. Static PET images (57–62 min post-injection) were reconstructed using CT-based attenuation and scatter correction, with iterative reconstruction incorporating resolution recovery and time-of-flight data. Standardized uptake values (SUVs), tissue densities (HU), and volumes for 135 organs were calculated using in-house segmentation software. The dataset, including anonymized PET/CT images and CT-derived segmentations in NIfTI format, supports the creation of a normative FDG-PET database and enables multi-organ analyses using PET/CT imaging.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Whole-Body [18F]FDG-PET/CT Imaging of Healthy Controls: Test/Retest Data for Systemic, Multi-Organ Analysis
Date Crossref
29/10/2025
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Medical University of Vienna QIMP Team pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • LMU Klinikum pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Ludwig-Maximilians-Universität München pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • DIGIT-X Lab pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

QIMP Team — Medical University of Vienna, LMU Klinikum et Ludwig-Maximilians-Universität München, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Medical Imaging Techniques and ApplicationsRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingCancer, Hypoxia, and Metabolism

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