简介：摘要第一部分概述了机器学习(ML)在核医学中的应用，第二部分重点介绍神经网络。该文先用一个例子说明神经网络是如何工作的，并讨论其潜在的应用。重点关注ML在图像重建、低剂量PET、疾病检测以及诊断和预后预测的最新进展。目前在核医学中应用的ML算法呈现多样化，迫切需要对算法设计和结果指标解读进行规范，该文给出了一个规范清单以供业界参考和遵循。
核医学中的机器学习：第二部分——神经网络与临床
