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Process / pipelineQuantitative image analysis

Radiomica

La radiomica è una metodologia computazionale che estrae un gran numero di caratteristiche quantitative da immagini mediche (TC, RM, PET) utilizzando l'analisi automatizzata delle immagini e il machine learning per scoprire biomarcatori di imaging associati al fenotipo della malattia, alla prognosi e alla risposta al trattamento. Sviluppata da Lambin, Gillies e colleghi nel 2012, la radiomica mira a decodificare la biologia sottostante ai pattern visibili nelle immagini, consentendo la medicina personalizzata attraverso il fenotipaggio basato sull'imaging. È emersa come uno strumento potente in oncologia per la caratterizzazione dei tumori, la predizione prognostica e la valutazione della risposta alla terapia.

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Fonti

  1. Lambin, P., Rios-Velazquez, E., Leijenaar, R., et al. (2012). Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis. Nature Reviews Clinical Oncology, 9(12), 676-684. DOI: 10.1016/j.ejca.2011.11.036
  2. Gillies, R. J., Kinahan, P. E., Hricak, H. (2016). Radiomics: images are data. Radiology, 278(2), 563-577. link
  3. Kumar, V., Gu, Y., Basu, S., et al. (2012). Radiomics: the process and the challenges. Magnetic Resonance Imaging, 30(9), 1234-1248. DOI: 10.1016/j.mri.2012.06.010

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative Radiomics. ScholarGate. https://scholargate.app/it/medical-imaging/radiomics

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ScholarGateRadiomics (Quantitative Radiomics). Consultato il 2026-06-17 da https://scholargate.app/it/medical-imaging/radiomics · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026