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J-GLOBAL ID：201902276997756723   整理番号：19A1027937

医用画像データマイニングに基づく腫瘍画像群学の研究進展【JST・京大機械翻訳】

Progress in oncologic radiomics based on data mining of medical imaging

著者 (4件)： Meng Xiaxia (山西医科大学第一医院核医学科,太原,030001) ,  Wu Zhifang (山西医科大学第一医院核医学科,太原,030001) ,  Zhang Yanbo (山西医科大学公共衛生学院衛生統計教研室,太原,030001) ,  Li Sijin (山西医科大学第一医院核医学科,太原,030001)
資料名： Zhonghua Heyixue yu Fenzi Yingxiang Zazhi  (Zhonghua Heyixue yu Fenzi Yingxiang Zazhi)
巻： 39  号： 2  ページ： 116-120  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2301A  ISSN： 2095-2848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 腫瘍は時間と空間の異質性を持ち、これは分子病理に依存する侵襲性活組織検査の使用を制限しているが、医学映像は非侵襲的な検査で腫瘍内の異質性を発見できる。過去数十年間、映像新ハードウェア、新型分子プローブと新しい標準化科学実験報告の革新は、医学映像学を定量化画像学時代に入って、関連画像データベース、自動化アルゴリズム、再現性分析と知能識別ツールの発展を促進した。これによって、ハイスループット抽出の画像量子化特徴をデータに変換し、臨床に使用でき、これにより医学映像学を形成できる。大データプラットフォームの多源で画像データを獲得し、患者の遺伝子と臨床情報を結合し、悪性腫瘍の診療高度に関連する特徴集合を深く掘り出し、選別し、それによって、映像学特徴集合に基づく悪性腫瘍の診断、治療効果の評価と予測システムを構築し、臨床診療に用いることができる。映像グループ学研究のチャンスとチャレンジは併存し、その発展は多学科の融合と多中心の検証が必要である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝子 ,  ヒト ,  自動化 ,  医学 ,  *データマイニング ,  *画像 ,  映像 ,  再現性 ,  *医用画像 ,  アルゴリズム ,  *腫瘍 ,  標準化 ,  不均一性
準シソーラス用語： 診療 ,  悪性腫瘍 ,  *画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Neoplasms ,  Radiomics ,  Data mining ,  Trends

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医用画像データ ,  腫瘍 ,  研究 ,  進展