Introductie
Hart- en vaatziekten blijven wereldwijd de belangrijkste doodsoorzaak, met meer dan 20 miljoen sterfgevallen in 2021. Door de groeiende en vergrijzende populatie zal dit aantal
naar verwachting verder stijgen. Binnen deze brede categorie vallen ook vasculaire inflammatie- en infectieziekten, zoals atherosclerose, vasculitis en infecties van
vaatprothesen. Dit proefschrift richt zich op verbeterde diagnostiek en kwantificatie van deze ziekten met behulp van PET- en CT-beeldvorming. Medische beeldvorming speelt een
cruciale rol in vroege diagnostiek en risicopredictie in hart- en vaatziekten. Door de snelle technologische ontwikkelingen ontstaan nieuwe mogelijkheden om bestaande klinische methoden te verbeteren. Niet alleen binnen de beeldvorming zelf, maar ook met technieken zoals machine learning (ML) en radiomics. ML-algoritmen versnellen en objectiveren beeldinterpretatie, terwijl radiomics subtiele pathofysiologische processen kwantificeert die voor het menselijk oog onzichtbaar zijn. Dit proefschrift onderzoekt hoe deze innovaties kunnen bijdragen aan gepersonaliseerde diagnostiek en therapie.