Radiomics
Radiomics is a computational methodology that extracts large numbers of quantitative features from medical images (CT, MRI, PET) using automated image analysis and machine learning to discover imaging biomarkers associated with disease phenotype, prognosis, and treatment response. Developed by Lambin, Gillies, and colleagues in 2012, radiomics aims to decode the biology underlying visible imaging patterns, enabling personalized medicine through image-based phenotyping. It has emerged as a powerful tool in oncology for tumor characterization, prognosis prediction, and therapy response assessment.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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. · URL
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.