ScholarGate
Trợ lý
Process / pipelineQuantitative image analysis

Radiomics

Radiomics là một phương pháp tính toán trích xuất một số lượng lớn các đặc trưng định lượng từ hình ảnh y tế (CT, MRI, PET) bằng cách sử dụng phân tích hình ảnh tự động và học máy để khám phá các dấu ấn sinh học hình ảnh liên quan đến kiểu hình bệnh, tiên lượng và đáp ứng điều trị. Được phát triển bởi Lambin, Gillies và các đồng nghiệp vào năm 2012, radiomics nhằm giải mã sinh học tiềm ẩn các mẫu hình ảnh nhìn thấy được, cho phép y học cá nhân hóa thông qua kiểu hình dựa trên hình ảnh. Nó đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ trong ung thư học để đặc trưng khối u, dự đoán tiên lượng và đánh giá đáp ứng liệu pháp.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtApply, compare, get guidance
Tools & resources
Tải xuống bản trình chiếu
Learn & explore
VideoSắp ra mắt

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Bản đồ phương pháp

Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

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

Phương pháp nào?

Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.

So sánh song song

Được tham chiếu bởi

ScholarGateRadiomics (Quantitative Radiomics). Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/medical-imaging/radiomics · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026