Apprentissage profond appliqué à la tomographie par émission de positons à l'amyloïde
Impact d'un algorithme de réduction du bruit fondé sur l'apprentissage profond sur l'analyse visuelle et la quantification Centiloid en imagerie TEP amyloïde à dose et, ou temps d'acquisition réduits
Promoteur : Central Hospital, Nancy, France
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 15 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
Deep Learning on Amyloid Positons Emission Tomography
Impact of Deep Learning-Based Noise Reduction Algorithm on Visual Analysis and Centiloid Quantification in Reduced-Dose and, or Time Acquisition Amyloid PET Imaging
Reducing injected dose and/or acquisition time in amyloid PET imaging would improve comfort, radiation safety and cost-effectiveness in diagnosis and follow-up of patients. This study evaluates the impact of a deep learning-based noise reduction algorithm on visual analysis and Centiloid quantification when simulating reduced injected doses of \[18F\]flutemetamol.
La réduction de la dose injectée et/ou du temps d'acquisition en imagerie TEP amyloïde permettrait d'améliorer le confort, la radioprotection et le rapport coût-efficacité dans le diagnostic et le suivi des patients. Cette étude évalue l'impact d'un algorithme de réduction du bruit fondé sur l'apprentissage profond sur l'analyse visuelle et la quantification Centiloid lors de la simulation de doses injectées réduites de \[18F\]flutémétamol.
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