Translating amyloid PET of different radiotracers by a deep generative model for interchangeability.

Kang, Seung Kwan; Choi, Hongyoon; Lee, Jae Sung

Kang, Seung Kwan; Choi, Hongyoon; Lee, Jae Sung.

Afiliación

Kang SK; Department of Nuclear Medicine, Seoul National University Hospital, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Republic of Korea; Department of Biomedical Sciences, Seoul National University College of Medicine, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Republic of Korea.
Choi H; Department of Nuclear Medicine, Seoul National University Hospital, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Republic of Korea; Department of Nuclear Medicine, Seoul National University College of Medicine, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Republic of Korea. Electronic address: chy1000@snu.ac.kr.
Lee JS; Department of Nuclear Medicine, Seoul National University Hospital, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Republic of Korea; Department of Biomedical Sciences, Seoul National University College of Medicine, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Republic of Korea. Electronic address: jaes@snu.ac.kr.

Neuroimage ; 232: 117890, 2021 05 15.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33617991

Asunto(s)

Amiloide/metabolismo; Compuestos de Anilina/metabolismo; Encéfalo/metabolismo; Aprendizaje Profundo; Tomografía de Emisión de Positrones/métodos; Estilbenos/metabolismo; Tiazoles/metabolismo; Anciano; Anciano de 80 o más Años; Encéfalo/diagnóstico por imagen; Femenino; Humanos; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos; Masculino; Radiofármacos/metabolismo

Palabras clave

Alzheimer's disease; Amyloid; Deep learning; Generative model; PET

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Estilbenos / Tiazoles / Encéfalo / Tomografía de Emisión de Positrones / Aprendizaje Profundo / Amiloide / Compuestos de Anilina Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies Límite: Aged / Aged80 / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Neuroimage Asunto de la revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Año: 2021 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Estados Unidos

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