Process / pipelineQuantitative image analysis
방사선체학(Radiomics)
방사선체학은 의료 영상(CT, MRI, PET)에서 대규모의 정량적 특징을 자동 영상 분석 및 기계 학습을 사용하여 추출하는 계산 방법론으로, 질병 표현형, 예후, 치료 반응과 관련된 영상 바이오마커를 발견하는 것을 목표로 합니다. 2012년 Lambin, Gillies 및 동료들이 개발한 방사선체학은 가시적인 영상 패턴 이면의 생물학을 해독하여 영상 기반 표현형 분석을 통한 개인 맞춤 의학을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. 이는 종양 특성화, 예후 예측, 치료 반응 평가를 위한 강력한 도구로 부상했습니다.
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출처
- 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 ↗
- Gillies, R. J., Kinahan, P. E., Hricak, H. (2016). Radiomics: images are data. Radiology, 278(2), 563-577. link ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Quantitative Radiomics. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/medical-imaging/radiomics
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