"Radiomics" avser extraktion och analys av stora mängder avancerade kvantitativa bildfunktioner med hög genomströmning från medicinska bilder som erhållits med datortomografi, positronemissionstomografi eller magnetisk resonanstomografi. Viktigt är att dessa data är utformade för att extraheras från standard-of-care bilder, vilket leder till en mycket stor potentiell patientpool. Radiomics data är i en gruvbar form som kan användas för att bygga beskrivande och prediktiva modeller som relaterar bildfunktioner till fenotyper eller genprotein signaturer. Kärnhypotesen för radiomik är att dessa modeller, som kan innehålla biologiska eller medicinska data, kan ge värdefull diagnostisk, prognostisk eller prediktiv information. Radiomics företag kan delas in i olika processer, var och en med sina egna utmaningar som måste övervinnas: a) bild förvärv och rekonstruktion, b) bild segmentering och rendering, c) funktion utvinning och funktion kvalificering och d) databaser och datadelning för eventuella (e) ad hoc informatik analyser. Var och en av dessa enskilda processer innebär unika utmaningar. Till exempel måste optimala protokoll för bildförvärv och rekonstruktion identifieras och harmoniseras. Dessutom måste segmenteringarna vara robusta och omfatta minimalt med operatörsinput. Det måste skapas funktioner som på ett kraftfullt sätt återspeglar de enskilda volymernas komplexitet, men som inte kan vara alltför komplexa eller överflödiga. Dessutom måste informationsdatabaser som tillåter inkorporering av bildfunktioner och bildanteckningar, tillsammans med medicinska och genetiska data, genereras. Slutligen måste de statistiska tillvägagångssätten för att analysera dessa data optimeras, eftersom radiomik inte är ett moget studieområde. Var och en av dessa processer kommer att diskuteras i sin tur, liksom några av deras unika utmaningar och föreslagna tillvägagångssätt för att lösa dem. Fokus för denna artikel kommer att vara bilder av icke-småcellig lungcancer.
Radiomics hänvisar till utvinning och analys av stora mängder avancerade kvantitativa bildfunktioner med hög genomströmning från medicinska bilder, vilket leder till en mycket stor potentiell ämne pool REF.
Radiomics: the process and the challenges
{'venue': 'Magnetic resonance imaging', 'journal': 'Magnetic resonance imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}