Nuclear Medicine in Pediatric and Adolescent Tumors

Kıratlı, Pınar Özgen; Tuncel, Murat; Bar-Sever, Zvi

doi:10.1053/j.semnuclmed.2016.01.004

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“…This limited patient number warrants assessing the diagnostic and therapeutic role of somatostatin receptor-targeting radioligands in future prospective trials. With 18 F-DOPA, another PET tracer has emerged with promising imaging results in comparison to 123 I-mIBG [87,152]. 18 F-DOPA has recently become commercially available.…”

Section: Pet-ctmentioning

confidence: 99%

2017 GPOH Guidelines for Diagnosis and Treatment of Patients with Neuroblastic Tumors

et al. 2017

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The clinical course of neuroblastoma is more heterogeneous than any other malignant disease. Most low-risk patients experience regression after limited or even no chemotherapy. However, more than half of high-risk patients die from disease despite intensive multimodal treatment. Precise patient characterization at diagnosis is key for risk-adapted treatment. The guidelines presented here incorporate results from national and international clinical trials to produce recommendations for diagnosing and treating neuroblastoma patients in German hospitals outside of clinical trials.

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Section: Pet-ctmentioning

confidence: 99%

2017 GPOH Guidelines for Diagnosis and Treatment of Patients with Neuroblastic Tumors

et al. 2017

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“…Die meisten Neuroblastome haben sowohl im Skelett als auch im Weichteilgewebe eine gute FDG-Aufnahme. Da allerdings der Glukosestoffwechsel in den unterschiedlichen Orangen unterschiedlich beeinflusst werden kann, ergeben sich bei der FDG-PET/CT auch oft falsch-positive oder falsch-negative Er-gebnisse [2,10]. Viele unterschiedliche Studien vergleichen die FDG-PET/CT mit der MIBG-Szintigrafie und zeigen, dass die FDG-PET aufgrund ihrer geringen Spezifität eher als Ergänzung zur MIBG-Szintigrafie sinnvoll genutzt werden kann.…”

Section: "Machine Learning" Durch Die Fdg-pet/ Ct Bei Bronchialkarzinunclassified

“…Viele unterschiedliche Studien vergleichen die FDG-PET/CT mit der MIBG-Szintigrafie und zeigen, dass die FDG-PET aufgrund ihrer geringen Spezifität eher als Ergänzung zur MIBG-Szintigrafie sinnvoll genutzt werden kann. In Neuroblastomen, die wenig oder gar nicht MIBG-avide sind, kann die FDG-PET/CT jedoch sehr viele wichtige Zusatzinformationen liefern [2,10,12,23,24]. Die MIBG-Szintigrafie ist zwar der FDG-PET/CT bei Hochrisikopatienten überlegen, allerdings kann die FDG-Aufnahme im Tumorgewebe und im Knochenmark eine signifikante prognostische Konsequenz haben [17].…”

Section: "Machine Learning" Durch Die Fdg-pet/ Ct Bei Bronchialkarzinunclassified

“…Der Vorteil gegenüber der MIBG-Szintigrafie liegt v. a. in der höheren Auflösung sowie der schnellen Anreicherung im Tumorgewebe innerhalb von Minuten im Vergleich zu 24 Stunden bei der MIBG-Szintigrafie. Dagegen ist die geringe Halbwertszeit des 11 C von etwa 20 Minuten ein deutlicher Nachteil der HED-PET/CT und erfordert ein Zyklotron vor Ort [10].…”

Section: "Machine Learning" Durch Die Fdg-pet/ Ct Bei Bronchialkarzinunclassified

“…Einzelne Studien zeigten, dass dieser Radiotracer der MIBG-Szintigrafie überlegen oder gleichwertig sein kann. Ein weiterer nicht unerheblicher Vorteil davon ist, dass dadurch für die klinische Routine die Möglichkeit der Durchführbarkeit einer Radiopeptidrezeptortherapie bei ausreichendem Rezeptorbesatz der Tumorzellen bestünde [10,24].…”

Section: "Machine Learning" Durch Die Fdg-pet/ Ct Bei Bronchialkarzinunclassified

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Die Wichtigkeit des „Machine Learning“ und der Texturanalyse in der Onkologie anhand der Fusionsbildgebung

2019

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ZusammenfassungDas Gebiet der Onkologie hat sich in den letzten Jahrzehnten deutlich weiterentwickelt. Klassische Chemotherapien werden aktuell zunehmend durch neue, zielgerichtete „State-of-the-Art“-Therapien ersetzt. Diese zielgerichteten Therapien basieren auf einer Zusammenführung von Informationen aus der molekularen Pathologie, spezifischen Tumormarkern und fortgeschrittener Bildgebungstechnik. PET/CT und PET/MRT bieten aufseiten der Bildgebung hierbei die einzigartige Möglichkeit funktionelle und anatomische Informationen in einer Untersuchung zu vereinen. Bis vor Kurzem wurden PET- und CT/MRT-Bilder meistens binär (Tumor ja/nein) analysiert ohne wesentliche Informationen über die räumliche Verteilung von relevanten Bildparametern innerhalb einer Tumorläsion zu erheben. Mit der Entwicklung und dem Voranschreiten von Texturanalyse-Softwares der nächsten Generation ist es jetzt möglich eine Tumorläsion auch bez. ihrer Heterogenität und Expression spezifischer Zielstrukturen auf den Tumorzellen zu charakterisieren. Jedoch gibt es bei diesem Vorgehen mehrere Herausforderungen, wobei die wichtigste ist, die durch die Texturanalysen generierten großen Datenmengen zu interpretieren. Der Erfolg des „Machine Learning“/des maschinellen Lernens in anderen Gebieten der Wissenschaft, welche mit ähnlich großen Datenmengen umgehen müssen, hat ein neues Kapitel in der zielgerichteten Onkologie mit radioaktiv-markierten Proben eröffnet. In unserem Review-Artikel haben wir das primäre Ziel, aktuelle Literatur und zukünftige Trends der Integration von „Machine Learning“ in der Onkologie durch die Nutzung der Fusionsbildgebung mittels PET/CT oder PET/MRT zusammengefasst.

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PET/CT in Pediatric Oncology

States

Voss

2019

Pediatric Oncology

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Nuclear Medicine in Pediatric and Adolescent Tumors

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2017 GPOH Guidelines for Diagnosis and Treatment of Patients with Neuroblastic Tumors

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Die Wichtigkeit des „Machine Learning“ und der Texturanalyse in der Onkologie anhand der Fusionsbildgebung

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