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18F-FDG PET Imaging in Cardiac Sarcoidosis
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新AI框架改进PET影像检索以分析癌症异质性
研究人员开发了一种新颖的框架，用于从18F-FDG PET影像数据中学习表征，该框架专门用于基于内容的肿瘤内异质性检索。这种弱监督方法在训练过程中利用H&E染色信息，同时支持仅PET的推理。该方法采用教师-学生训练策略生成体素表征，产生全局和热点条件嵌入，以及食管癌病例的肿瘤内异质性图谱。评估表明，与传统的PET表征相比，结合病理信息监督和热点建模显著提高了检索性能。
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机器学习策略改进了用于心肌病诊断的心脏PET/MRI数据分析
研究人员开发了一种新的无监督机器学习策略，用于分析多模态心脏PET/MRI数据以诊断致心律失常性左室心肌病。该方法对99名患者的T1和T2图、LGE和18F-FDG-PET图像采用两步聚类方法。该技术生成自动健康报告，在识别医生观察结果和可视化与疾病相关的异常区域方面达到了0.76的平衡准确率。