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。其核心在于挖掘肉眼难以识别的影像信息,结合大数据分析为疾病诊断、治疗及预后提供精准支持。以下从定义、技术特点、应用场景及优势对比展开说明。 一、定义与发展...
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...
Lambin认为“高通量地从医学影像中提取大量特征,通过自动或半自动分析方法将影像学数据转化为具有高分辨率的可挖掘数据空间”医学影像可以全面、无创、定量地观察肿瘤的空间和时间异质性。Kumar等[3]又对影像组学的定义进行了拓展,影像组学是指从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...
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...
影像组学的概念最早由荷兰学者Lambin于2012年提出,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,凭借对海量数据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。 中国科学院分子影像重点实验室 田捷教授PPT ...
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...
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词,意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能(AI)大体上被定义为一组先进的计算算法,可以对所提供的数据模式进行学习,以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比,人工智能具有更好的处理海量数据的能力,因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之,这些领...