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Simultaneous Positron Emission Tomography/Magnetic Resonance Imaging : Challenges and Opportunities in Clinical PET Image Quantification - 29/09/25

Doi : 10.1016/j.cpet.2025.07.002 
Adam Farag, PhD a, Seyed Ali Mirshahvalad, MD a, ⁎ , Ciprian Catana, MD, PhD b, Patrick Veit-Haibach, MD a
a Toronto Joint Department of Medical Imaging, University Medical Imaging Toronto (UMIT), University Health Network, Mount Sinai Hospital & Women’s College Hospital, University of Toronto, Toronto, ON, Canada 
b Department of Radiology, Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, USA 

∗Corresponding author. Joint Department of Medical Imaging, Toronto General Hospital, 585 University Avenue, Toronto, ON M5G 2N2, Canada.Joint Department of Medical ImagingToronto General Hospital585 University AvenueTorontoONM5G 2N2Canada

Résumé

This clinically oriented review explores the technical advancements of simultaneous PET/magnetic resonance (MR) imaging to provide an overview of the addressed obstacles over time, current challenges, and future trends in the field. In particular, advanced attenuation and motion correction techniques and MR-guided PET reconstruction frameworks were reviewed, and the state-of-the-art PET/MR systems and their strengths were discussed. Overall, PET/MR holds great potential in various clinical applications, including oncology, neurology, and cardiology. However, it requires continued optimization in hardware, algorithms, and clinical protocols to achieve broader adoption and be included in the routine clinical standards.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : PET, MR imaging, Hybrid imaging, Attenuation correction, Motion correction, Deep learning, Quantitative PET, Workflow


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Vol 20 - N° 4

P. 439-451 - octobre 2025 Retour au numéro
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  • Motion Management in Positron Emission Tomography/Computed Tomography and Positron Emission Tomography/Magnetic Resonance
  • Liang Guo, Chi Liu, Georgios Soultanidis
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  • Artificial Intelligence-Guided PET Image Reconstruction and Multi-Tracer Imaging : Novel Methods, Challenges, and Opportunities
  • Movindu Dassanayake, Alejandro Lopez, Andrew Reader, Gary J.R. Cook, Clemens Mingels, Arman Rahmim, Robert Seifert, Ian Alberts, Fereshteh Yousefirizi

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