Lejárt a biztonsági időkorlát.
Ha az oldal űrlapot is tartalmaz, annak mentése csak érvényes bejelentkezéssel lehetséges.
A bejelentkezés érvényességének meghosszabbításához kérjük lépjen be!
Felhasználó név:
Jelszó:
 
Magyar Radiológusok Társaságának folyóirata
  • HUN
  • ENG

Radiomikai elemzés – ami igazán lényeges, az a szemnek sokszor láthatatlan Radiomics analysis – what is essential is invisible to the eye

BUDAI Bettina Katalin, TÁNCZIK Zsófia, KÖRMENDY Borbála, ZSOMBOR Zita, PALOTÁS Lőrinc, STOLLMAYER Róbert, RÓNASZÉKI Aladár Dávid, MAUROVICH HORVAT Pál, KAPOSI Novák Pál

Magyar Radiológia Online 13. évfolyam 2022/2

A radiológiai képalkotással nyert orvosi képek kiértékelése ma elsősorban kvalitatív módon történik, így a diagnózisalkotás pontossága a leletező szakorvos szakmai tapasztalatától jelentős mértékben függhet. A radiológiai diagnosztikában jelenleg használatos leíró jellegű képi paraméterek segítik egy adott lézió kategorizálását, ugyanakkor jelentős szubjektív komponenssel bírnak, így megbízhatóságuk változó lehet. A digitalizáció korában ma már lehetőség nyílik a modern képalkotó eljárások során készült felvételek számítógépes képelemzésére, ami életre hívta a radiológia egy új tudományterületének, az úgynevezett radiomikának a megjelenését. A radiomikai képelemzés, szemben a hagyományos képi diagnosztikai leírással, objektív és reprodukálható módon, különböző matematikai egyenletek segítségével nagyszámú kvantitatív képi paraméter (radiomikai paraméter) meghatározására képes. A radiomikai paraméterekből számszerű természetüknél fogva könnyedén képezhető adatbázis, amelyen statisztikai elemzések végezhetők. Korábbi kutatások már bizonyították, hogy a radiomikai elemzés során kimutatható lehet olyan, az emberi szemmel kevéssé érzékelhető eloszlási mintázat is, ami az adott lézióra vonatkozó diagnosztikus információt hordoz, és amelyet ugyanakkor a hagyományos kiértékelés során a szakorvosok nem tudnak reprodukálhatóan megítélni. A radiomikai elemzés alapvető célja tehát, hogy adott patológiás elváltozás diagnosztizálása elősegítésének érdekében a radiológiai felvételek számítógépes, automatizált képelemzése során olyan matematikai algoritmusok kerüljenek kidolgozásra, amelyek számszerűen, objektíven és reprodukálható módon képesek karakterizálni az adott léziót, aminek segítségével a radiológiai diagnosztika pontosítható, felgyorsítható. Ez az új típusú számítógépes képelemzési módszer gépi tanulási algoritmusokkal kombinálva megnyitja az utat a mesterséges intelligencia alapú, automatizált diagnosztikus eljárások irányába. A jelen metodikai közlemény célja megismertetni az olvasóval a radiomikai képelemzés munkafolyamatát, és betekintést adni a kvantitatív textúraelemzés elméleti hátterébe.
Assessment of radiological images is mainly qualitative nowadays, therefore the diagnostic accuracy highly depends on the radiologists’ expertise. Descriptive parameters that are broadly used in traditional radiology help to categorize lesions, however, they have a subjective component, which makes their diagnostic reliability variable. In the digital era, we have the opportunity to use computer programs to assist medical image processing and analysis, which allowed a new field of radiology called radiomics to appear. Unlike traditional radiology, using radiomics, large numbers of quantitative features can be objectively and reproducibly extracted from medical images using standardized mathematical algorithms. A database can be easily formed from the radiomic features, which enables us to run statistical analyses. Previous publications have proven that radiomics has the potential to uncover hidden information, disease characteristics that are difficult to identify by the human eye. The aim of radiomics is to use computer-based automated image processing and develop mathematical algorithms, which help to characterize the pathological lesion and make diagnostics faster and more accurate. Feature analysis combined with machine learning algorithms allows artificial intelligence-based automated diagnostic methods to arise. This methodical study aims to introduce the reader to the workflow of radiomics analysis and allows one to understand the theoretical background of qualitative texture analysis.
Kérem várjon...
Kongresszusok listája
  • H
  • K
  • Sze
  • Cs
  • P
  • Szo
  • V
  •  
  •  
  •  
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31