影像组学(Radiomics)是一种通过计算机技术从医学影像中自动化提取和分析海量定量特征的无创性辅助诊断方法,主要应用于临床医学放射科。
影像组学的概念自诞生以来就在不断完善,一个比较成熟的定义是,影像组学指从 CT、PET 或 MRI 等医学影像图像中高通量地提取并分析大量高级且定量的影像学特征。 「影像」:通常指放射影像,主要包括了 CT、MR 影像等; 「组学」(Omics):其实就是把与研究目标相关的所有因素综...
而在医学影像方面，影像组学（Radiomics）的概念相对较新，最早由荷兰马斯特里赫特大学精准医学系Philippe Lambin教授于2012年提出。影像组学指从放射影像（CT、MR，也包括PET等）的感兴趣区域（Region of Interest，ROI）中高通量地提取影像特征进行自动化分析，通过机器学习方法从其中提取关键的信息（也可以理解为biomarker...
影像组学(Radiomics)的概念最早由荷兰马斯特里赫特大学精准医学系Lambin在2012年提出,是指从医学影像中高通量地提取大量描述肿瘤特征的影像特征,通过机器学习建立预测模型对海量影像特征进行更深层次的挖掘、预测和分析。影像组学作为一种无创的检查方式,可以从医学影像中提取大量肉眼不能看到的图像特征,是一种更为简便的方...
影像组学是一个发展迅速的研究领域,其特点是捕获组织和病变的特征,并与人口统计学、组织学、基因组学或蛋白质组学等数据相结合用于解决临床问题。该篇继续教育译文涵盖了基本影像组学的工作流程,并讨论其在核医学中的潜在临床应用,包括对基于PET影像组学的治疗反应和生存预测;还介...
另一方面,近年来人工智能的迅猛发展,在人脸识别、目标检测等领域中展现出巨大的应用前景,而海量医学大数据的积累为人工智能应用于医学影像数据分析提供了良好契机,在此背景下影像组学应运而生,影像组学以人工智 能为工具,通过对海量医学影像进行数据挖掘分析获得疾病图像的潜在病理生理信息,从而可实现疾病分期分型预测、疗...
影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征,最初译为放射组学。 影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出,其强调的深层次含义是指从影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息,实现肿瘤分割、特征提取与模型建立,凭借对专海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断...
影像组学,即Radiomics,利用先进的计算机技术从医学影像中提取出大量的定量特征,这些特征可以用于肿瘤的定性、分级、分期、基因分析、疗效评估以及预后预测等多个方面。📊📑 影像组学的特点 无创性:影像组学利用影像数据,无需额外操作。 高效性:通过自动化处理,大大提高工作效率。
影像组学在肿瘤诊断、心脑血管疾病和神经退行性疾病等领域具有广泛的应用前景。例如,在肿瘤诊断中,影像组学可以通过对病灶的形状、大小和纹理等特征进行分析,帮助医生判断肿瘤的恶性程度和生长趋势,从而指导治疗方案的选择。在心脑血管疾病领域,影像组学可以通过对心脏和血管的影像数据进行分析,预测患者的心脏功能和血管狭窄...
在先前的研究中,有研究者通过提取影像学的特征来区分不同类型乳腺癌中的受体表达,并结合机器学习等算法实现了高分类性能的模型构建。 然而,在先前的研究中,对于数据的归一化的重要性往往被低估。尽管影像组学通常会在数据的预处理执行归一化以降低图像之间的技术变异来,但在乳腺癌中进行额外的特征归一化来进一步降低可...