PET 이미지 예측(PET image prediction) 관련 최신 연구 논문들

PET 이미지 예측(PET image prediction) 관련 최신 연구 논문들을 정리한 것입니다. 

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주요 논문 및 내용 요약

1. Predicting Tumor Recurrence with Early 18F-FDG PET-CT After Thermal and Non-Thermal Ablation
   • 종양 절제술 직후 PET-CT를 통해 재발 가능성을 조기에 예측하는 연구.
   • 조기 영상 기반 예측 모델이 환자 관리에 도움을 줄 수 있음을 입증.
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2. Multiomic random forest toxicity modeling of radiation esophagitis
   • PET 영상 기반 방사선 치료 부작용 예측 모델.
   • 방사선 식도염 발생 위험을 PET 방사선량학적 특징과 다중 오믹스 데이터를 통해 예측.
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3. Baseline FDG PET/CT characterization of extramedullary disease and prognostic value in relapsed/refractory B-cell acute lymphoblastic leukemia
   • PET/CT의 SUVmax 지표가 재발성 B-ALL 환자의 무진행 생존(PFS)과 전체 생존(OS)을 예측하는 데 중요함을 제시.
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4. UniCross: Balanced Multimodal Learning for Alzheimer's Disease Diagnosis by Uni-modal Separation and Metadata-Guided Cross-Modal Interaction
   • MRI와 PET 이미지를 결합해 알츠하이머 조기 예측.
   • 다중 모달 학습 접근으로 MCI(경도인지장애) 환자의 변환 예측 성능 향상.
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5. Multimodal radiomics fusion for predicting postoperative recurrence in NSCLC patients
   • PET, CT, 임상 데이터를 융합해 폐암(NSCLC) 수술 후 재발 예측.
   • 다중 모달 방사선학적 융합 모델이 단일 CT 기반 모델보다 우수한 성능.
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6. Progression-Aware Generative Model Enhancing Baseline Visit Prediction of Early Alzheimer's Disease
   • ADNI 데이터셋의 PET 종단 데이터를 활용한 생성 모델.
   • 알츠하이머 조기 단계 진행 예측 정확도 향상.
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7. FDG PET/CT for outcome prediction in diffuse large B-cell lymphoma treated with polatuzumab vedotin-containing regimens
   • PET의 SUVmean 값이 림프종 치료 반응 및 예후 예측에 중요한 역할.
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8. CXCR4 PET/CT Predicts Left Ventricular Recovery 8 Months After Acute Myocardial Infarction
   • CXCR4 타깃 PET이 심근경색 환자의 좌심실 기능 회복을 예측.
   • PET 영상 바이오마커로 장기적 심장 회복 추적 가능.
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9. Assessing the Feasibility of Deep Learning-Based Attenuation Correction Using Photon Emission Data in 18F-FDG Images for Dedicated Head and Neck PET
   • PET 감쇠 보정 문제를 딥러닝으로 해결.
   • CT 없이 PET 발광 데이터만으로 보정 가능성을 입증.
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10. Multistage Alignment and Fusion for Multimodal Multiclass Alzheimer's Disease Diagnosis
    • MRI-PET 다단계 정렬 및 융합 모델로 알츠하이머 다중 등급 분류 성능 개선.
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📌 전체적으로 PET 기반 예측 연구는 크게 두 가지 축으로 진행되고 있습니다:

1. 종양 및 치료 반응 예측 (림프종, 폐암, 식도암 등)
2. 신경퇴행성 질환 조기 진단 및 진행 예측 (알츠하이머, MCI 등)

또한 딥러닝과 멀티모달 데이터 융합이 예측 성능을 높이는 주요 접근 방식으로 자리잡고 있습니다.

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