DOI : 10.1055/s-00034924

Nuklearmedizin - NuclearMedicine

Issue 02 · Volume 58 · March 2019 DOI: 10.1055/s-009-42722

Deutsche Gesellschaft für Nuklearmedizin e.V.
NuklearMedizin 2019
Bremen, 03.–06.04.2019

57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Nuklearmedizin

Kongresspräsident: Professor Dr. Michael Schäfers

  • V9
    Hofheinz, F; Maus, J; Zschaeck, S; Rogasch, J; Schramm, G; Oehme, L; Apostolova, I; Kotzerke, J; van den Hoff, J:

    Interobserver variability of image-derived arterial blood SUV in whole-body FDG-PET

  • V10
    Faßbender, T; Sörensen, A; Blazhenets, G; Binder, H; Frings, L; Meyer, PT:

    Deep Learning anhand von FDG-PET-Daten als Methode zur Prädiktion der Konversion von MCI zu Alzheimer-Demenz

  • V11
    Begum, NJ; Thieme, A; Eberhardt, N; Tauber, R; Eiber, M; Beer, AJ; Glatting, G; Kletting, P:

    Pharmakokinetik PSMA-spezifischer Liganden in Abhängigkeit von Affinität und Stoffmenge: Eine Simulationsstudie

  • V12
    Kaiser, L; Unterrainer, M; Holzgreve, A; Mille, E; Gosewisch, A; Brosch, J; Ziegler, S; Suchorska, B; Bartenstein, P; Albert, NL; Böning, G:

    Molekular-genetische und histologische Unterscheidung von Gliomen anhand charakteristischer 18F-FET PET Pharmakokinetik

  • V13
    Spier, N; Rischpler, C; Rupprecht, C; Navab, N; Baust, M; Nekolla, SG:

    Cardiac SPECT data analysis using graph-based convolutional neural networks

  • V14
  • V15
    Shi, K; Dong, C; Gafita, A; Zhao, Y; Tetteh, G; Menze, BH; Afshar-Oromieh, A; Eiber, M; Rominger, A:

    Artificial Neural Network for Prediction of Post-therapy Dosimetry for 177Lu-PSMA I&T Therapy