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    <title>In vivo Charakterisierung hirnmetabolischer Störungsmuster und Datenanalyse klinischer Korrelate bei Patienten mit leichter kognitiver Störung</title>
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    <title>In-vivo-Charakterisierung</title>
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  <abstract type="Summary">Mild cognitive impairment ist ein Zustand heterogener Ätiologie. Wir stellen die Hypothese auf, dass mittels automatisierter voxelbasierter Clusteranalyse von FDG-PET-Daten eines MCI Kollektivs Gruppen hypometaboler Muster identifizierbar sind, die charakteristische kognitive Defizite, klinische Verlaufsdaten und Biomarkerprofile aufweisen. Wir konnten erfolgreich Gruppen mit heterogenen hypometabolen Mustern identifizieren und zeigen, dass die FDG-PET ein geeignetes Verfahren ist, um früh verschiedene Pathologien in unterschiedlichen Demenzstadien nachzuweisen.&lt;ger&gt;</abstract>
  <note type="statement of responsibility">vorgelegt von Josh Feitelson</note>
  <note>GutachterInnen: Stefan Teipel (Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie Rostock) ; Bernd Joachim Krause (Klinik für Nuklearmedizin Rostock) ; Peter Schramm (Institut für Neuroradiologie Lübeck)</note>
  <note type="thesis">Dissertation Universität Rostock 2022</note>
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      <title>In vivo Charakterisierung hirnmetabolischer Störungsmuster und Datenanalyse klinischer Korrelate bei Patienten mit leichter kognitiver Störung</title>
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      <publisher>Rostock, 2022</publisher>
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