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.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
- 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
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.