Positronemissietomografie (PET) in combinatie met computertomografie (CT) is de afgelopen decennia geëvolueerd tot een state-of-the-art techniek voor het in beeld brengen van kwaadaardige laesies bij patiënten met oncologische aandoeningen. De detectie van radioactief verval wordt gebruikt om de  ziekte efficiënt en in een vrij vroege fase te lokaliseren. Het radioactieve verval van deze radionucliden is inherent verbonden met een bepaalde stralingsdosis voor de patiënt. Onze onderzoeksgroep heeft kunstmatige intelligentie (AI) gebaseerde beeldverwerkingsmethoden ontwikkeld voor lage dosis/snelle scans en ontwikkelt een nieuw PET-systeem op basis van de nieuwste kunstmatige intelligentietechnieken om het beeldvormingsproces te verbeteren. In dit project willen we AI in de eerste plaats gebruiken om de patiëntenzorg te verbeteren door de totale benodigde stralingsactiviteit te verminderen en de scantijd te verkorten, terwijl de beeldkwaliteit en het patiëntcomfort worden verbeterd.