Radyomik - Radiomics

Tıp alanında, radyom çok sayıda özelliği çıkaran bir yöntemdir radyografik tıbbi görüntüler veri karakterizasyon algoritmalarını kullanma.[1][2][3][4][5] Radyomik özellikler olarak adlandırılan bu özellikler, çıplak gözle anlaşılamayan hastalık özelliklerini ortaya çıkarma potansiyeline sahiptir.[6] Radyomik hipotezi, hastalık formları arasındaki ayırt edici görüntüleme özelliklerinin, çeşitli durumlar için prognozu ve terapötik yanıtı tahmin etmek için yararlı olabileceği ve böylece kişiselleştirilmiş tedavi için değerli bilgiler sağlamasıdır.[1][7][8] Radyomik tıp alanından ortaya çıktı onkoloji[3][9][10] ve bu alandaki uygulamalarda en gelişmiş olanıdır. Bununla birlikte, teknik, bir hastalığın veya bir durumun görüntülenebildiği herhangi bir tıbbi çalışmaya uygulanabilir.

İşlem

Görüntü edinme

Tümörleri karakterize etmek için kullanılan temel görüntü verileri, tıbbi tarama teknolojisi ile sağlanır. Bir fotoğraf makinesi gibi bir resim çekmek yerine, taramalar, tıbbi araştırmalarda kullanılabilmesi için daha fazla işlenmesi gereken ham veri hacimleri üretir. Yorumlanabilir gerçek görüntüler elde etmek için bir yeniden yapılandırma aracı kullanılmalıdır.[2]

Çeşitli yeniden yapılandırma algoritmaları vardır, bu nedenle ortaya çıkan görüntüler farklı olacağından, her durum için en uygun olanı belirlemek için dikkate alınmalıdır. Bu, görüntülerin kalitesini ve kullanılabilirliğini etkiler ve bu da anormal bir bulgunun ne kadar kolay tespit edilebileceğini ve ne kadar iyi karakterize edilebileceğini belirler.

Yeniden yapılandırılan görüntüler büyük bir veri tabanına kaydedilir. Tüm kliniklerin erişime sahip olduğu halka açık bir veritabanı, geniş ölçüde işbirliğine dayalı ve kümülatif çalışmayı mümkün kılar, burada herkes artan miktarda veriden faydalanabilir ve ideal olarak daha hassas bir iş akışı sağlar.

Resim parçalama

Görüntüler veri tabanına kaydedildikten sonra, "ilgilenilen hacimler" olarak adlandırılan tümörler gibi temel parçalara indirgenmeleri gerekir.[2]

İşlenmesi gereken büyük görüntü verileri nedeniyle, çok fazla veriye sahip bir radyomik veritabanı oluşturulursa, her bir görüntü için segmentasyonu manuel olarak gerçekleştirmek çok fazla iş olacaktır. Manuel bölümleme yerine, otomatikleştirilmiş bir süreç kullanılmalıdır. Olası bir çözüm, otomatik ve yarı otomatik bölümleme algoritmalarıdır. Büyük ölçekte uygulanmadan önce, bir algoritmanın aşağıdaki dört görevde olabildiğince yüksek puan alması gerekir:

  • Birincisi, tekrarlanabilir olmalıdır, yani aynı veriler üzerinde kullanıldığında sonuç değişmeyecektir.
  • Bir diğer önemli faktör tutarlılıktır. Algoritma, eldeki sorunu çözer ve önemli olmayan bir şey yapmak yerine görevi yerine getirir. Bu durumda algoritmanın hastalıklı kısmı tüm farklı taramalarda tespit edebilmesi gerekir.
  • Algoritmanın da doğru olması gerekir. Algoritmanın hastalıklı kısmı mümkün olan en kesin şekilde tespit etmesi çok önemlidir. Yalnızca doğru verilerle doğru sonuçlar elde edilebilir.
  • Küçük ama yine de önemli bir nokta, zaman verimliliğidir. Sonuçlar, tüm radyomik işleminin de hızlandırılabilmesi için olabildiğince hızlı oluşturulmalıdır. Küçük bir nokta, bu durumda, belirli bir çerçevede olması durumunda diğerleri kadar önemli olmadığı anlamına gelir.

Özellik çıkarma ve yeterlilik

Segmentasyondan sonra birçok özellik çıkarılabilir ve uzunlamasına görüntülerden (delta-radiomics) göreceli net değişim hesaplanabilir. Radyomik özellikler beş gruba ayrılabilir: boyut ve şekle dayalı özellikler, görüntü yoğunluğu histogramının tanımlayıcıları, görüntü vokselleri arasındaki ilişkilerin tanımlayıcıları (ör. gri düzey birleşik oluşum matrisi (GLCM), çalışma uzunluğu matrisi (RLM), boyut bölgesi matrisi (SZM) ve mahalle gri ton farkı matrisi (NGTDM) türetilmiş dokular, dokular filtrelenmiş görüntülerden ve fraktal özelliklerden çıkarılmıştır. Bu özelliklerin matematiksel tanımları, görüntüleme modalitesinden bağımsızdır ve literatürde bulunabilir.[11][12][13][14]Radyomik için doku özelliklerinin ayrıntılı bir açıklaması Parekh, et al., (2016) 'da bulunabilir. [4] ve Depeursinge vd. (2017).[15]

Muazzam çeşitliliği nedeniyle, gereksiz bilgileri ortadan kaldırmak için özellik azaltmalarının uygulanması gerekir. Bu süreci hızlandırmak için yüzlerce farklı özelliğin bir seçim algoritmaları ile değerlendirilmesi gerekir. Ek olarak, kararsız ve tekrarlanamayan özellikler ortadan kaldırılmalıdır, çünkü düşük doğruluklu özellikler muhtemelen sahte bulgulara ve tekrarlanamayan modellere yol açacaktır.[16][17]

Analiz

Görevimiz için önemli olan özelliklerin seçiminden sonra, seçilen verileri analiz etmek çok önemlidir. Gerçek analizden önce, klinik ve moleküler (hatta bazen genetik) verilerin entegre edilmesi gerekir çünkü analizden çıkarılabilecekler üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Sonunda verileri analiz etmek için farklı yöntemler vardır. İlk olarak, ortak bir bilgiye sahip olup olmadıklarını bulmak ve aynı anda meydana geldiklerinde ne anlama geldiğini ortaya çıkarmak için farklı özellikler birbirleriyle karşılaştırılır.

Başka bir yol da Denetimli veya Denetimsiz Analizdir. Denetimli Analiz, tahmin modelleri oluşturabilmek için bir sonuç değişkeni kullanır. Denetimsiz Analiz, sahip olduğumuz bilgileri özetler ve grafiksel olarak gösterilebilir. Böylece sonuçlarımızın sonucu açıkça görülebilir.

Veritabanları

Yaratılış

Entegre bir radyomik veritabanı oluşturmak için birkaç adım gereklidir. Görüntüleme verilerinin kliniklerden dışa aktarılması gerekir. Bu zaten çok zor bir adımdır çünkü hasta bilgileri çok hassastır ve aşağıdaki gibi Gizlilik yasalarına tabidir. HIPAA. Aynı zamanda, dışa aktarılan veriler sıkıştırıldığında bütünlüğünü kaybetmemelidir, böylece veritabanı yalnızca aynı kalitede verileri içerir. Klinik ve moleküler verilerin entegrasyonu da önemlidir ve büyük bir görüntü depolama konumu gereklidir.

Kullanım

Radyomiğin amacı bu veri tabanını yeni hastalar için kullanabilmektir. Bu, veri tabanında yeni girdi verilerini çalıştıran ve hasta hastalığının seyrinin neye benzeyebileceği hakkında bilgi içeren bir sonuç döndüren algoritmalara ihtiyacımız olduğu anlamına gelir. Örneğin, tümörün ne kadar hızlı büyüyeceği veya hastanın belirli bir süre hayatta kalma şansı, uzak metastazların mümkün olup olmadığı ve nerede olduğu. Bu, daha ileri tedavinin (ameliyat, kemoterapi, radyoterapi veya hedefe yönelik ilaçlar vb.) Ve hayatta kalma veya iyileşmeyi en üst düzeye çıkaran en iyi çözümün nasıl seçileceğini belirler. Algoritma, görüntüler ve özellikler arasındaki korelasyonları tanımalıdır, böylece veri tabanı materyalinden giriş verilerine ekstrapole edilmesi mümkün olur.

Başvurular

Klinik sonuçların tahmini

Aerts vd. (2014)[18] 1000'den fazla hastadan oluşan üç akciğer ve iki baş-boyun kanseri kohortunu içeren ilk büyük ölçekli radyomik çalışmayı gerçekleştirdi. 400'den fazla dokusal ve şekil ve yoğunluk temelli özelliklerin prognostik değerlerini değerlendirdiler. bilgisayarlı tomografi (CT) herhangi bir tedaviden önce alınan görüntüler. Tümör hacimleri, uzman radyasyon onkologları tarafından veya yarı otomatik segmentasyon yöntemleri kullanılarak tanımlandı.[19][20] Elde ettikleri sonuçlar, hastanın sağkalımını tahmin etmek ve intratümöral heterojenliği tanımlamak için yararlı olabilecek bir radyomik özellik alt kümesi belirledi. Ayrıca, bu radyomik özelliklerin prognostik yeteneğinin akciğerden baş-boyun kanserine aktarılabileceğini doğruladılar. Ancak Parmar ve ark. (2015)[21] bazı radyomik özelliklerin prognostik değerinin kanser tipine bağlı olabileceğini göstermiştir. Özellikle, sağkalımı önemli ölçüde tahmin eden her radyomik özelliğin olmadığını gözlemlediler. akciğer kanseri hastalar ayrıca hayatta kalmayı da tahmin edebilir baş ve boyun kanseri hastalar ve tersi.

Nasief vd. (2019)[17] uzunlamasına görüntülerde radyomik özelliklerdeki zaman içindeki değişikliklerin (delta-radyomik özellikler, DRF'ler) potansiyel olarak pankreas kanseri için tedavi yanıtını tahmin etmek için bir biyobelirteç olarak kullanılabileceğini gösterdi. Elde ettikleri sonuçlar, AUC = 0.94 ile 2-4 haftalık tedaviyi takiben iyi ve kötü yanıt verenler arasında önemli değişiklikler gösteren bir DRF alt kümesini tanımlamak için Bayes düzenleyici bir sinir ağının kullanılabileceğini gösterdi. Ayrıca DRF'lerin hayatta kalmanın bağımsız öngörücüsü olduğunu ve klinik biyobelirteç CA19-9 ile birleştirildiğinde tedaviye yanıt tahminini iyileştirebileceğini ve yanıta dayalı tedavi adaptasyonu olasılığını artırabileceğini de gösterdiler (Nasief ve diğerleri, 2020).[22]

Birkaç çalışma ayrıca radyomik özelliklerin tedavi yanıtını tahmin etmede tümör hacmi ve çapı ve maksimum radyotraktör alımı gibi geleneksel ölçümlerden daha iyi olduğunu göstermiştir. Pozitron emisyon tomografi (PET) görüntüleme.[23][24][25][26][27][28][29] Bu tekniği kullanarak, tümör içi lenfosit yoğunluğuna dayalı ilk eğitimden sonra, immünoterapiye tümör yanıtının olasılığını tahmin etmek için bir algoritma geliştirildi ve yeni ortaya çıkan alanda kişiselleştirilmiş tedavi için güçlü bir radyomik potansiyelinin gösterimini sağladı. immünonkoloji.[30] Diğer çalışmalar da radyomiklerin tahmini immünoterapi yanıtı NSCLC tedavi öncesi BT kullanan hastalar[31] ve PET / CT Görüntüler.[32]

Kehanet

Radyomik çalışmalar, görüntüye dayalı belirteçlerin, evreleme ve biyobelirteçlere ortogonal bilgi sağlama ve prognostiği iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu göstermiştir.[33][34][35]

Uzak metastazın tahmin riski

Tümörlerin metastatik potansiyeli, radyomik özelliklerle de tahmin edilebilir.[36][37] Örneğin, otuz beş BT tabanlı radyomik özellik, uzak mesafeleri tahmin etmek için tanımlanmıştır. metastaz Coroller ve ark. tarafından yapılan bir çalışmada akciğer kanseri 2015 yılında.[36] Böylelikle, radyomik özelliklerin uzak metastaz geliştirme riski yüksek olan hastaları tespit etmede faydalı olabileceği ve doktorları bireysel hastalar için etkili tedaviyi seçmeye yönlendirdiği sonucuna varmışlardır.

Kanser genetiğinin değerlendirilmesi

Akciğer tümörü biyolojik mekanizmalar, farklı ve karmaşık görüntüleme modelleri gösterebilir.[38][39][1] Özellikle, Aerts ve ark. (2014)[1] radyomik özelliklerin, hücre döngüsü fazı, DNA rekombinasyonu, bağışıklık sistemi sürecinin düzenlenmesi vb. gibi biyolojik gen setleriyle ilişkili olduğunu gösterdi. Ayrıca, 1p / 19q delesyonu, MGMT metilasyonu, TP53 gibi çeşitli glioblastoma (GBM) mutasyonları, EGFR ve NF1'in, tümör hacmi, nekroz hacmi ve kontrast arttırıcı hacim dahil manyetik rezonans görüntüleme (MRI) hacimsel ölçümlerle önemli ölçüde tahmin edildiği gösterilmiştir.[40][41][42]

Görüntü rehberliğinde radyoterapi

Radiomics, invazif olmama avantajını sunar ve bu nedenle, belirli bir hasta için invazif tümör biyopsilerinden daha kolay ileriye dönük olarak tekrarlanabilir. Radyomiklerin, radyoterapi süresince tümör dinamik değişikliklerini izlemek ve doz artışının yararlı olabileceği risk altındaki alt hacimleri tanımlamak için bir araç olabileceği öne sürülmüştür.[43][44]

Gerçek ilerlemeyi radyonekrozdan ayırt etmek

Beyin metastazları için stereotaktik radyocerrahiden (SRS) sonra tedavi etkisi veya radyasyon nekrozu, genellikle gerçek ilerlemeden ayırt edilemeyen yaygın bir fenomendir. Radyomikler, patolojik sonuçları olan 66 hastada tedavi edilen 82 lezyondan oluşan bir sette önemli farklılıklar gösterdi. Optimize edilmiş bir IsoSVM sınıflandırıcısını besleyen en üst sıradaki Radyomik özellikler, birini dışarıda bırakma çapraz doğrulamada 0.81 eğrisinin altında bir alan ile sırasıyla% 65.38 ve% 86.67 hassasiyet ve özgüllükle sonuçlandı. Olguların yalnızca% 73'ü nöroradyolog tarafından% 97 duyarlılık ve% 19 özgüllük ile sınıflandırılabilirdi. Bu sonuçlar, radyomiklerin, SRS ile tedavi edilen beyin metastazlarında tedavi etkisi ile gerçek ilerleme arasında ayrım yapmak için umut vaat ettiğini göstermektedir.[45]

Fizyolojik olayların tahmini

Radyomikler, genellikle fonksiyonel MRI "fMRI" gibi görüntüleme teknikleriyle incelenen beyin aktivitesi gibi zorlu fizyolojik olayları tanımlamak için de kullanılabilir. FMRI ham görüntüleri, daha sonra anlamlı beyin aktivitesiyle ilişkilendirilebilecek görüntüleme özellikleri oluşturmak için radyomik analize tabi tutulabilir.[46]

Multiparametrik radyomik

Multiparametrik radyolojik görüntüleme, birçok farklı hastalığın tespiti, karakterizasyonu ve teşhisi için hayati öneme sahiptir. Ancak, radyomikteki mevcut yöntemler sınırlıdır tek görüntüleri kullanma Bu dokusal özelliklerin çıkarılması için ve farklı klinik ortamlarda radyomiklerin uygulanabilir kapsamını sınırlayabilir. Bu nedenle, mevcut haliyle, yüksek boyutlu multiparametrik görüntüleme alanında altta yatan gerçek doku özelliklerini yakalayamazlar.

Son zamanlarda, yüksek boyutlu veri setlerinden radyomik özelliklerin çıkarılması için MPRAD olarak adlandırılan Multiparametrik görüntüleme radyomik çerçevesi geliştirilmiştir.[47] Multiparametrik Radyomik, iki farklı organ ve hastalık üzerinde test edildi; beyindeki meme kanseri ve serebrovasküler kazalar, genellikle inme olarak anılır.

Meme kanseri

Meme kanserinde, MPRAD çerçevesi iyi huylu meme lezyonlarından malignleri sırasıyla% 87 ve% 80.5 mükemmel duyarlılık ve özgüllük ile 0.88 AUC ile sınıflandırmıştır. MPRAD, tek radyomik parametrelere göre EAA'da% 9 -% 28 artış sağlamıştır. Daha da önemlisi, memede normal glandüler doku MPRAD'si her grup arasında benzerdi ve hiçbir anlamlı farklılık yoktu.[47]

İnme

Benzer şekilde, beyin felcindeki MPRAD özellikleri, perfüzyon-difüzyon uyumsuzluğunu ayırt etmede tek parametreli radyomiklere kıyasla artmış performans gösterdi ve beyaz ve gri cevher dokusu içinde hiçbir fark yoktu.[47] Tek radyomik ikinci dereceden özelliklerin (GLCM) çoğunluğu, ADC haritasında enfarktüslü doku ve risk altındaki doku arasında önemli bir dokusal farklılık göstermedi. Aynı ikinci derece multiparametrik radyomik özellikler (TSPM) ise DWI veri seti için önemli ölçüde farklıydı. Benzer şekilde, TTP ve PWI veri seti için multiparametrik radyomik değerler MPRAD için mükemmel sonuçlar gösterdi. MPRAD TSPM Entropi, enfarktüslü doku ile potansiyel risk altındaki doku arasında önemli bir fark sergiledi: (6.6 ± 0.5'e karşı 8.4 ± 0.3, p = 0.01).

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b c d Lambin P, Rios-Velazquez E, Leijenaar R, Carvalho S, van Stiphout RG, Granton P, ve diğerleri. (Mart 2012). "Radiomics: gelişmiş özellik analizi kullanarak tıbbi görüntülerden daha fazla bilgi çıkarma". Avrupa Kanser Dergisi. 48 (4): 441–6. doi:10.1016 / j.ejca.2011.11.036. PMC  4533986. PMID  22257792.
  2. ^ a b c Kumar V, Gu Y, Basu S, Berglund A, Eschrich SA, Schabath MB, ve diğerleri. (Kasım 2012). "Radyomik: süreç ve zorluklar". Manyetik Rezonans Görüntüleme. 30 (9): 1234–48. doi:10.1016 / j.mri.2012.06.010. PMC  3563280. PMID  22898692.
  3. ^ a b Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H (Şubat 2016). "Radyomik: Görüntüler Resimlerden Fazlasıdır, Verilerdir". Radyoloji. 278 (2): 563–77. doi:10.1148 / radiol.2015151169. PMC  4734157. PMID  26579733.
  4. ^ a b Parekh V, Jacobs MA (2016). "Radiomics: yerleşik tekniklerden yeni bir uygulama". Hassas Tıp ve İlaç Geliştirme Uzman İncelemesi. 1 (2): 207–226. doi:10.1080/23808993.2016.1164013. PMC  5193485. PMID  28042608.
  5. ^ Yip SS, Aerts HJ (Temmuz 2016). "Radyomiklerin uygulamaları ve sınırlamaları". Tıp ve Biyolojide Fizik. 61 (13): R150-66. Bibcode:2016PMB .... 61R.150Y. doi:10.1088 / 0031-9155 / 61/13 / R150. PMC  4927328. PMID  27269645.
  6. ^ Yip SS, Liu Y, Parmar C, Li Q, Liu S, Qu F, ve diğerleri. (Haziran 2017). "Küçük hücreli olmayan akciğer kanserinde radyolog tarafından tanımlanan anlamsal ve otomatik olarak hesaplanan radyomik özellikler arasındaki ilişkiler". Bilimsel Raporlar. 7 (1): 3519. Bibcode:2017NatSR ... 7.3519Y. doi:10.1038 / s41598-017-02425-5. PMC  5471260. PMID  28615677.
  7. ^ Chicklore S, Goh V, Siddique M, Roy A, Marsden PK, Cook GJ (Ocak 2013). "Doku analizi ile 18F-FDG PET / CT görüntülemede tümör heterojenliğinin nicelendirilmesi". Avrupa Nükleer Tıp ve Moleküler Görüntüleme Dergisi. 40 (1): 133–40. doi:10.1007 / s00259-012-2247-0. PMID  23064544.
  8. ^ Cook GJ, Siddique M, Taylor BP, Yip C, Chicklore S, Goh V (2014). "PET'te Radyomik: İlkeler ve uygulamalar". Klinik ve Translasyonel Görüntüleme. 2 (3): 269–276. doi:10.1007 / s40336-014-0064-0.
  9. ^ Parekh VS, Jacobs MA (2017-11-14). "Gelişmiş makine öğrenimi ve multiparametrik MRI kullanarak meme kanseri ve tümör biyolojisi için entegre radyomik çerçeve". NPJ Meme Kanseri. 3 (1): 43. doi:10.1038 / s41523-017-0045-3. PMC  5686135. PMID  29152563.
  10. ^ Parekh VS, Jacobs MA (2019-03-04). "Hassas tıpta derin öğrenme ve radyomik". Hassas Tıp ve İlaç Geliştirme Uzman İncelemesi. 4 (2): 59–72. doi:10.1080/23808993.2019.1585805. PMC  6508888. PMID  31080889.
  11. ^ Galloway, Mary M (1975). "Gri seviye çalışma uzunlukları kullanarak doku analizi". Bilgisayar Grafikleri ve Görüntü İşleme. 4 (2): 172–179. doi:10.1016 / S0146-664X (75) 80008-6.
  12. ^ Pentland AP (Haziran 1984). "Doğal sahnelerin fraktal tabanlı açıklaması". Örüntü Analizi ve Makine Zekası Üzerine IEEE İşlemleri. 6 (6): 661–74. doi:10.1109 / TPAMI.1984.4767591. PMID  22499648.
  13. ^ Amadasun M, Kral R (1989). "Dokusal özelliklere karşılık gelen dokusal özellikler". Sistemler, İnsan ve Sibernetik Üzerine IEEE İşlemleri. 19 (5): 1264–1274. doi:10.1109/21.44046.
  14. ^ Thibault G, Angulo J, Meyer F (Mart 2014). "Doku karakterizasyonu için gelişmiş istatistiksel matrisler: hücre sınıflandırmasına uygulama". Biyo-Medikal Mühendislikte IEEE İşlemleri. 61 (3): 630–7. doi:10.1109 / TBME.2013.2284600. PMID  24108747.
  15. ^ Ranjbar S, Mitchell JR (2017). "Radyomiye Giriş: Hassas Tıbbın Gelişen Bir Temel Taşı". Biyomedikal Doku Analizi. s. 223–245. doi:10.1016 / B978-0-12-812133-7.00008-9. ISBN  9780128121337.
  16. ^ Tunalı, İlke; Hall, Lawrence O .; Napel, Sandy; Çerezov, Dmitry; Güvenis, Albert; Gillies, Robert J .; Schabath, Matthew B. (23 Eylül 2019). "Akciğer kanseri lezyonlarının peritümöral bölgelerinden çıkarılan bilgisayarlı tomografi radyomik özelliklerinin stabilitesi ve tekrarlanabilirliği". Tıp fiziği. 46 (11): 5075–5085. doi:10.1002 / mp.13808. PMC  6842054. PMID  31494946.
  17. ^ a b Nasief, Haidy; Zheng, Cheng; Schott, Diane; Hall, William; Tsai, Susan; Erickson, Beth; Allen Li, X. (4 Ekim 2019). "Pankreas kanserinin tedavi yanıtının erken tahmini için makine öğrenimi tabanlı bir delta radyomik süreci". NPJ Hassas Onkoloji. 3 (1): 25. doi:10.1038 / s41698-019-0096-z. PMC  6778189. PMID  31602401.
  18. ^ Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT, Parmar C, Grossmann P, Carvalho S, Bussink J, Monshouwer R, Haibe-Kains B, Rietveld D, ve diğerleri. (Haziran 2014). "Kantitatif radyomik yaklaşımı kullanarak noninvaziv görüntüleme ile tümör fenotipinin kodunu çözme". Nat Commun. 5: 4006. Bibcode:2014NatCo ... 5.4006A. doi:10.1038 / ncomms5006. PMC  4059926. PMID  24892406.
  19. ^ Gu Y, Kumar V, Hall LO, Goldgof DB, Li CY, Korn R, ve diğerleri. (Mart 2013). "Tek Tıkla Bir Grup Segmentasyon Yaklaşımı Kullanılarak CT Görüntülerinden Akciğer Tümörlerinin Otomatik Tanımlanması". Desen tanıma. 46 (3): 692–702. doi:10.1016 / j.patcog.2012.10.005. PMC  3580869. PMID  23459617.
  20. ^ Velazquez ER, Parmar C, Jermoumi M, Mak RH, van Baardwijk A, Fennessy FM, ve diğerleri. (Aralık 2013). "3D Slicer kullanarak NSCLC'nin volumetrik CT tabanlı segmentasyonu". Bilimsel Raporlar. 3: 3529. Bibcode:2013NatSR ... 3E3529V. doi:10.1038 / srep03529. PMC  3866632. PMID  24346241.
  21. ^ Parmar C, Leijenaar RT, Grossmann P, Rios Velazquez E, Bussink J, Rietveld D, vd. (Haziran 2015). "Akciğer ve Baş ve Boyun kanserine özgü radyomik özellik kümeleri ve prognostik imzalar". Bilimsel Raporlar. 5: 11044. Bibcode:2015NatSR ... 511044P. doi:10.1038 / srep11044. PMC  4937496. PMID  26251068.
  22. ^ Nasief, Haidy; Hall, William; Zheng, Cheng; Tsai, Susan; Wang, Liang; Erickson, Beth; Li, X. Allen (8 Ocak 2020). "Delta-Radyomik ve Klinik Biyomarker CA19-9'un Bir Kombinasyonu Kullanılarak Pankreas Kanserinin Kemoradyasyon Tedavisi için Tedavi Yanıtı Tahminini İyileştirme". Onkolojide Sınırlar. 9: 1464. doi:10.3389 / fonc.2019.01464. PMC  6960122. PMID  31970088.
  23. ^ Tixier F, Le Rest CC, Hatt M, Albarghach N, Pradier O, Metges JP, ve diğerleri. (Mart 2011). "Temel 18F-FDG PET görüntülerinde dokusal özelliklerle karakterize edilen tümör içi heterojenite, özofagus kanserinde eşzamanlı radyokemoterapiye yanıtı öngörür". Nükleer Tıp Dergisi. 52 (3): 369–78. doi:10.2967 / jnumed.110.082404. PMC  3789272. PMID  21321270.
  24. ^ Hatt M, Majdoub M, Vallières M, Tixier F, Le Rest CC, Groheux D, ve diğerleri. (Ocak 2015). "Doku analizi yoluyla 18F-FDG PET alım karakterizasyonu: çok kanser bölgesi hasta kohortunda heterojenliğin ve fonksiyonel tümör hacminin tamamlayıcı doğasının araştırılması". Nükleer Tıp Dergisi. 56 (1): 38–44. doi:10.2967 / jnumed.114.144055. PMID  25500829.
  25. ^ van Rossum PS, Fried DV, Zhang L, Hofstetter WL, van Vulpen M, Meijer GJ, ve diğerleri. (Mayıs 2016). "Özofagus Kanserinde Preoperatif Kemoradyoterapiye Patolojik Tam Yanıtın Tahmini için 18F-FDG PET'in Sübjektif ve Kantitatif Değerlendirmesinin Artımlı Değeri". Nükleer Tıp Dergisi. 57 (5): 691–700. doi:10.2967 / jnumed.115.163766. PMID  26795288.
  26. ^ Yip SS, Coroller TP, Sanford NN, Mamon H, Aerts HJ, Berbeco RI (2016). "Özofagus Kanseri Hastalarında Pozitron Emisyon-Tomografi-Görüntüleme Temelli Dokusal Özelliklerdeki Zamansal Değişiklikler ile Patolojik Yanıt ve Sağkalım Arasındaki İlişki". Onkolojide Sınırlar. 6: 72. doi:10.3389 / fonc.2016.00072. PMC  4810033. PMID  27066454.
  27. ^ Zhang H, Tan S, Chen W, Kligerman S, Kim G, D'Souza WD, ve diğerleri. (Ocak 2014). "Uzamsal-zamansal 18F-FDG PET özelliklerini, klinik parametreleri ve demografik özellikleri kullanarak özofagus kanserinin kemoradyasyon tedavisine patolojik yanıtını modelleme". Uluslararası Radyasyon Onkolojisi Dergisi, Biyoloji, Fizik. 88 (1): 195–203. doi:10.1016 / j.ijrobp.2013.09.037. PMC  3875172. PMID  24189128.
  28. ^ Cheng NM, Fang YH, Lee LY, Chang JT, Tsan DL, Ng SH, ve diğerleri. (Mart 2015). "18F-FDG PET bölgesel dokusal özelliklerinin bölge boyutunda tekdüzelik olmaması, orofaringeal kanserli hastalarda sağkalımı öngörür". Avrupa Nükleer Tıp ve Moleküler Görüntüleme Dergisi. 42 (3): 419–28. doi:10.1007 / s00259-014-2933-1. PMID  25339524.
  29. ^ Cook GJ, Yip C, Siddique M, Goh V, Chicklore S, Roy A, ve diğerleri. (Ocak 2013). "Küçük hücreli olmayan akciğer kanserinde ön tedavi 18F-FDG PET tümör dokusal özellikleri, kemoradyoterapi sonrası yanıt ve hayatta kalma ile ilişkili mi?". Nükleer Tıp Dergisi. 54 (1): 19–26. doi:10.2967 / jnumed.112.107375. PMID  23204495.
  30. ^ Sun R, Limkin EJ, Vakalopoulou M, Dercle L, Champiat S, Han SR, ve diğerleri. (Eylül 2018). "Tümörü infiltre eden CD8 hücrelerini ve anti-PD-1 veya anti-PD-L1 immünoterapisine yanıtı değerlendirmek için bir radyomik yaklaşımı: bir görüntüleme biyobelirteci, retrospektif çok noktalı çalışma". Neşter. Onkoloji. 19 (9): 1180–1191. doi:10.1016 / S1470-2045 (18) 30413-3. PMID  30120041.
  31. ^ Tunali I, Grey JE, Qi J, Abdallah M, Jeong DK, Guvenis A, Gillies RJ, Gillies RJ (Oca 2019). "İmmünoterapi ile Tedavi Edilen Akciğer Kanseri Hastalarında Hızlı Hastalık İlerleme Fenotiplerinin Yeni Klinik ve Radyomik Prediktörleri: Erken Rapor". Akciğer kanseri. 129: 75–79. doi:10.1016 / j.lungcan.2019.01.010. PMC  6450086. PMID  30797495.
  32. ^ Mu W, Tunali I, Grey JE, Qi J, Gillies RJ, Gillies RJ (Ara 2019). "18F-FDG PET / CT görüntülerinin radyomiği, ileri evre KHDAK hastalarının blokaj immünoterapisini kontrol etmek için klinik faydasını öngörüyor". Eur J Nucl Med Mol Görüntüleme. 47 (5): 1168–1182. doi:10.1007 / s00259-019-04625-9. PMID  31807885.
  33. ^ Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT, Parmar C, Grossmann P, Carvalho S, Bussink J, Monshouwer R, Haibe-Kains B, Rietveld D, ve diğerleri. (Haziran 2014). "Kantitatif radyomik yaklaşımı kullanarak noninvaziv görüntüleme ile tümör fenotipinin kodunu çözme". Nat Commun. 5: 4006. Bibcode:2014NatCo ... 5.4006A. doi:10.1038 / ncomms5006. PMC  4059926. PMID  24892406.
  34. ^ Tunali I, Stringfield O, Guvenis A, Wang H, Liu Y, vd. (Ağu 2017). "Ameliyat öncesi BT taramalarından radyal gradyan ve radyal sapma radyomik özellikleri, akciğer adenokarsinom hastaları arasında hayatta kalma ile ilişkilidir". Oncotarget. 8 (56): 96013–96026. doi:10.18632 / oncotarget.21629. PMC  5707077. PMID  29221183.
  35. ^ Huang P, Park S, Yan R, Lee J, Chu LC, Lin CT, Hussien A, Rathmell J, Thomas B, Chen C, ve diğerleri. (Eylül 2018). "Küçük Pulmoner Nodüllerle Erken Akciğer Kanseri Teşhisi için Bilgisayar Destekli CT Görüntü Özelliklerinin Katma Değeri: Eşleşen Bir Vaka Kontrol Çalışması". Radyoloji. 286 (1): 286–295. doi:10.1148 / radiol.2017162725. PMC  5779085. PMID  28872442.
  36. ^ a b Coroller TP, Grossmann P, Hou Y, Rios Velazquez E, Leijenaar RT, Hermann G, ve diğerleri. (Mart 2015). "BT tabanlı radyomik imza, akciğer adenokarsinomunda uzak metastazı öngörüyor". Radyoterapi ve Onkoloji. 114 (3): 345–50. doi:10.1016 / j.radonc.2015.02.015. PMC  4400248. PMID  25746350.
  37. ^ Vallières M, Freeman CR, Skamene SR, El Naqa I (Temmuz 2015). "Ekstremitelerin yumuşak doku sarkomlarında akciğer metastazlarının tahmini için eklem FDG-PET ve MRI doku özelliklerinden bir radyomik model". Tıp ve Biyolojide Fizik. 60 (14): 5471–96. Bibcode:2015PMB .... 60.5471V. doi:10.1088/0031-9155/60/14/5471. PMID  26119045.
  38. ^ Rios Velazquez E, Parmar C, Liu Y, Coroller TP, Cruz G, Stringfield O, vd. (Temmuz 2017). "Somatik Mutasyonlar, Akciğer Kanserinde Farklı Görüntüleme Fenotiplerini Çalıştırır". Kanser araştırması. 77 (14): 3922–3930. doi:10.1158 / 0008-5472.CAN-17-0122. PMC  5528160. PMID  28566328.
  39. ^ Yip SS, Kim J, Coroller TP, Parmar C, Velazquez ER, Huynh E, ve diğerleri. (Nisan 2017). "Küçük Hücre Dışı Akciğer Kanserinde Somatik Mutasyonlar ve Metabolik Görüntüleme Fenotipleri Arasındaki İlişkiler". Nükleer Tıp Dergisi. 58 (4): 569–576. doi:10.2967 / jnumed.116.181826. PMC  5373502. PMID  27688480.
  40. ^ Brown R, Zlatescu M, Sijben A, Roldan G, Easaw J, Forsyth P, vd. (Nisan 2008). "Manyetik rezonans görüntülemenin oligodendrogliomadaki genetik imzaları invazif olmayan bir şekilde tespit etmek için kullanılması". Klinik Kanser Araştırmaları. 14 (8): 2357–62. doi:10.1158 / 1078-0432.CCR-07-1964. PMID  18413825.
  41. ^ Drabycz S, Roldán G, de Robles P, Adler D, McIntyre JB, Magliocco AM, ve diğerleri. (Ocak 2010). "Manyetik rezonans görüntüleme kullanılarak glioblastomda görüntü dokusu, tümör konumu ve MGMT promoter metilasyonunun bir analizi". NeuroImage. 49 (2): 1398–405. doi:10.1016 / j.neuroimage.2009.09.049. PMID  19796694.
  42. ^ Gutman DA, Dunn WD, Grossmann P, Cooper LA, Holder CA, Ligon KL, ve diğerleri. (Aralık 2015). "Glioblastomda MRI'dan türetilen hacimsel özelliklerle ilişkili somatik mutasyonlar". Nöroradyoloji. 57 (12): 1227–37. doi:10.1007 / s00234-015-1576-7. PMC  4648958. PMID  26337765.
  43. ^ Sun R, Orlhac F, Robert C, Reuzé S, Schernberg A, Buvat I, ve diğerleri. (Ağustos 2016). "Mattonen ve diğerleri ile ilgili olarak". Uluslararası Radyasyon Onkolojisi Dergisi, Biyoloji, Fizik. 95 (5): 1544–1545. doi:10.1016 / j.ijrobp.2016.03.038. PMID  27479727.
  44. ^ Yip SS, Coroller TP, Sanford NN, Huynh E, Mamon H, Aerts HJ, Berbeco RI (Ocak 2016)."Özofagus kanseri patolojik yanıt tahmini için doku analizinde kayda dayalı kontur yayılmasının kullanımı". Tıp ve Biyolojide Fizik. 61 (2): 906–22. Bibcode:2016PMB .... 61..906Y. doi:10.1088/0031-9155/61/2/906. PMID  26738433.
  45. ^ Peng L, Parekh V, Huang P, Lin DD, Şeyh K, Baker B, ve diğerleri. (Kasım 2018). "Beyin Metastazları için Stereotaktik Radyasyon Tedavisinden Sonra Gerçek İlerlemeyi Radyonekrozdan Makine Öğrenimi ve Radyomikle Ayırt Etmek". Uluslararası Radyasyon Onkolojisi Dergisi, Biyoloji, Fizik. 102 (4): 1236–1243. doi:10.1016 / j.ijrobp.2018.05.041. PMC  6746307. PMID  30353872.
  46. ^ Hassan I, Kotrotsou A, Bakhtiari AS, Thomas GA, Weinberg JS, Kumar AJ, vd. (Mayıs 2016). "Radyomik Doku Analizi Haritalaması Gerçek Fonksiyonel MRI Aktivitesinin Alanlarını Tahmin Ediyor". Bilimsel Raporlar. 6: 25295. Bibcode:2016NatSR ... 625295H. doi:10.1038 / srep25295. PMC  4858648. PMID  27151623.
  47. ^ a b c Parekh VS, Jacobs MA (2018-09-25). "MPRAD: Bir Multiparametrik Radyomik Çerçeve". Meme Kanseri Araştırma ve Tedavisi. 180 (2): 407–421. arXiv:1809.09973. Bibcode:2018arXiv180909973P. doi:10.1007 / s10549-020-05533-5. PMC  7066290. PMID  32020435.