European Radiology:结合视觉评估和CT放射组学的最佳胆囊病变评估
放射组学是一种新兴的医学图像定量分析方法,可使用大量自动提取的放射学特征进行分析,比放射学判断更准确、更客观地代表了基于CT的放射学病变特征。
MedSci原创 - 胆囊癌,放射组学,胆囊病变 - 2023-03-27
European Radiology:CT平扫时低脂肾上腺腺瘤的放射组学特征
放射组学是一门新兴的学科,其基础是从医学影像中提取极小的数据,已被用于多个领域以实现临床决策。
MedSci原创 - 放射组学,肾上腺腺瘤 - 2024-04-27
Academic Radiology:基于放射组学特征亚实性肺腺癌的间隔生长
相关研究文献回顾发现,在肺癌筛查项目中,亚实性结节(SSN)的发病率高达9%。其中,小于五毫米(5mm)的磨玻璃结节(GGNs)占筛查发现的所有SSNs的70%。
MedSci原创 - 肺腺癌,放射组学 - 2023-11-11
academic radiology:放射组学,实现肝细胞癌的无创术前风险分层!
放射组学是一种新兴的基于医学成像的无创方法,可以通过描述体素空间排列和信号强度变化来量化肿瘤的异质性。
MedSci原创 - 肝细胞癌,放射组学 - 2023-05-07
academic radiology:MRI放射组学,实现踝关节结构改变的早期识别!
近年来,放射组学,即从医学图像中提取成像特征并使用机器学习算法从这些特征中得出结论,已成为计算机辅助临床评估和规划的一种新兴方法。
MedSci原创 - 踝关节,放射组学 - 2023-10-10
European Radiology:联合放射组学和转录组学分析揭示了非小细胞肺癌的亚型特征
一些优秀的放射基因组学研究发现,放射基因组学可以帮助预测NSCLC的突变状态。
MedSci原创 - 非小细胞肺癌,转录组学,放射组学 - 2023-05-13
European Radiology:基于R2*mapping放射组学的肝纤维化分期
现阶段,放射组学分析作为一种新的影像学方法,可以高通量提取和定量分析来自医学图像的高维信息,已被用于多种疾病的诊断、分期和预后。
MedSci原创 - 肝纤维化,肝纤维化分期,放射组学,R2*mapping - 2023-01-08
academic radiology:放射组学实现局部晚期宫颈癌患者的预后预测
放射组学是一种图像后处理技术,对高通量成像特征进行无创定量提取、分析和解构。通过图像的纹理分析(TA),放射组学可以提取大量与肿瘤内在异质性、侵略性和隐蔽性有关的放射组学特征。
MedSci原创 - 宫颈癌,放射组学 - 2023-05-17
European Radiology:预测HCC患者化疗栓塞术后预后的CT放射组学列线图
放射组学作为一种很有前途的无创技术,可以从医学图像中提取大量的定量变量。与基因组技术通过活检获取肿瘤组织不能反映肿瘤的全貌不同,放射组学可对肿瘤进行完整的表征。
MedSci原创 - HCC,放射组学 - 2024-04-02
European Radiology:基于CT放射组学特征的结直肠癌无创预测
放射组学是一种从常规医学放射图像中提取高通量定性特征的方法,有可能描述肿瘤表型并改善癌症诊断、预后和对治疗的反应。
MedSci原创 - 结直肠癌,放射组学,CT放射组学 - 2022-10-10
European Radiology:Gd-EOB-DTPA增强MRI放射组学对HCC组织学及患者预后的预测
肝细胞肝癌(HCC)是最常见的肝脏恶性肿瘤之一,是全球癌症相关死亡的第三大原因。目前,手术切除和肝移植是HCC患者的有效治疗方式,但术后复发和转移十分常见。
MedSci原创 - HCC,Gd-EOB-DTPA - 2021-11-03
Eur Radiol:由CT放射组学特征来预测神经母细胞瘤MYCN扩增
神经母细胞瘤是儿童最常见的颅外实性肿瘤。在20-30%的神经母细胞瘤中可检测到MYCN扩增(MNA),其与肿瘤侵袭行为和不良预后有很强的相关性。
MedSci原创 - 神经母细胞瘤,MYCN癌基因,放射组学 - 2021-03-08
European Radiology:深度学习重建为放射组学特征提取“保驾护航”!
现阶段,深度学习重建可对组织进行更可靠的量化以提取放射组学特征。
MedSci原创 - 深度学习,放射组学 - 2022-05-01
European Radiology:放射组学特征对肺腺癌患者预后预测的附加价值
在过去的几年里,放射组学在临床上多个领域中得到了普及,放射组学特征的潜力在精准医疗领域得到了广泛的认可。
MedSci原创 - 肺腺癌,放射组学 - 2022-11-13
European Radiology:图像采集和处理对超声放射组学特征再现性的影响
放射组学特征的可重复性分析可以通过评估成像数据可重复性、分割可重复性、计算/统计可重复性和研究可重复性来确定。
MedSci原创 - 放射组学,超声放射组学 - 2022-07-24
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