[Current CT developments in imaging of pancreatic diseases].
Aktuelle CT-Entwicklungen für die Diagnostik von Erkrankungen des Pankreas.
Computed tomography
Dual-energy CT
Pancreatic cancer
Pancreatitis
Proton-counting CT
Journal
Radiologie (Heidelberg, Germany)
ISSN: 2731-7056
Titre abrégé: Radiologie (Heidelb)
Pays: Germany
ID NLM: 9918384887306676
Informations de publication
Date de publication:
Dec 2023
Dec 2023
Historique:
accepted:
13
10
2023
medline:
4
12
2023
pubmed:
10
11
2023
entrez:
10
11
2023
Statut:
ppublish
Résumé
Diseases of the pancreas are often diagnosed late and can have fatal consequences for patients. Current computed tomography (CT) developments in imaging of pancreatic diseases. Evaluation of numerous studies, especially considering modern CT techniques such as dual-energy CT and photon-counting CT but also artificial intelligence (AI) algorithms for disease detection. Spectral imaging using dual-energy CT and photon-counting CT offers numerous advantages in the detection of pancreatic disease and can thus improve diagnostic performance but also provide additional information on any therapeutic response. Likewise, advances in the development of AI algorithms are improving diagnostic performance. In the future, we can expect increasingly improved detection of pancreatic diseases, thereby enabling patients to be treated more quickly, which will consequently result in improved outcomes. HINTERGRUND: Erkrankungen des Pankreas werden oft erst spät diagnostiziert und können fatale Folgen für die Patienten haben. Aktuelle Entwicklungen der Computertomographie (CT) in der Bildgebung von Erkrankungen des Pankreas. Auswertung zahlreicher Studien, insbesondere unter Berücksichtigung moderner CT-Techniken wie Dual-Energy- und Photon-Counting-CT, aber auch von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) zur Krankheitsdetektion. Spektrale Bildgebung durch Dual-Energy- und Photon-Counting-CT bietet zahlreiche Vorteile bei der Detektion von Pathologien des Pankreas und kann so die diagnostische Performance verbessern, aber auch zusätzliche Informationen zum etwaigen Therapieansprechen liefern. Ebenso verbessern Fortschritte in der Entwicklung von KI-Algorithmen die diagnostische Leistungsfähigkeit. In Zukunft ist mit einer zunehmend verbesserten Detektion von Pankreaserkrankungen zu rechnen, um dadurch Patienten eine schnellere Behandlung mit konsekutiv verbessertem Outcome zu ermöglichen.
Sections du résumé
BACKGROUND
BACKGROUND
Diseases of the pancreas are often diagnosed late and can have fatal consequences for patients.
PURPOSE
OBJECTIVE
Current computed tomography (CT) developments in imaging of pancreatic diseases.
MATERIALS AND METHODS
METHODS
Evaluation of numerous studies, especially considering modern CT techniques such as dual-energy CT and photon-counting CT but also artificial intelligence (AI) algorithms for disease detection.
RESULTS
RESULTS
Spectral imaging using dual-energy CT and photon-counting CT offers numerous advantages in the detection of pancreatic disease and can thus improve diagnostic performance but also provide additional information on any therapeutic response. Likewise, advances in the development of AI algorithms are improving diagnostic performance.
CONCLUSION
CONCLUSIONS
In the future, we can expect increasingly improved detection of pancreatic diseases, thereby enabling patients to be treated more quickly, which will consequently result in improved outcomes.
ZUSAMMENFASSUNG
UNASSIGNED
HINTERGRUND: Erkrankungen des Pankreas werden oft erst spät diagnostiziert und können fatale Folgen für die Patienten haben.
FRAGESTELLUNG
UNASSIGNED
Aktuelle Entwicklungen der Computertomographie (CT) in der Bildgebung von Erkrankungen des Pankreas.
MATERIAL UND METHODEN
METHODS
Auswertung zahlreicher Studien, insbesondere unter Berücksichtigung moderner CT-Techniken wie Dual-Energy- und Photon-Counting-CT, aber auch von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) zur Krankheitsdetektion.
ERGEBNISSE
UNASSIGNED
Spektrale Bildgebung durch Dual-Energy- und Photon-Counting-CT bietet zahlreiche Vorteile bei der Detektion von Pathologien des Pankreas und kann so die diagnostische Performance verbessern, aber auch zusätzliche Informationen zum etwaigen Therapieansprechen liefern. Ebenso verbessern Fortschritte in der Entwicklung von KI-Algorithmen die diagnostische Leistungsfähigkeit.
SCHLUSSFOLGERUNG
UNASSIGNED
In Zukunft ist mit einer zunehmend verbesserten Detektion von Pankreaserkrankungen zu rechnen, um dadurch Patienten eine schnellere Behandlung mit konsekutiv verbessertem Outcome zu ermöglichen.
Autres résumés
Type: Publisher
(ger)
HINTERGRUND: Erkrankungen des Pankreas werden oft erst spät diagnostiziert und können fatale Folgen für die Patienten haben.
Identifiants
pubmed: 37947865
doi: 10.1007/s00117-023-01230-8
pii: 10.1007/s00117-023-01230-8
doi:
Types de publication
English Abstract
Journal Article
Review
Langues
ger
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