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J-GLOBAL ID：202202234535322013   整理番号：22A0620359

乳房MRIにおけるラジオミクス:人工知能時代における臨床応用に向けた現在の進展【JST・京大機械翻訳】

Radiomics in breast MRI: current progress toward clinical application in the era of artificial intelligence

著者 (4件)： Satake Hiroko (Department of Radiology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Ishigaki Satoko (Department of Radiology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Ito Rintaro (Department of Radiology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Aichi, Japan) ,  Naganawa Shinji (Department of Radiology, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Aichi, Japan)
資料名： Radiologia Medica  (Radiologia Medica)
巻： 127  号： 1  ページ： 39-56  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4887A  ISSN： 1826-6983  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌診断のための最も感度の高いイメージング様式は,乳房磁気共鳴映像法(MRI)であり,臨床的に広く使われている。動的コントラスト強調MRIは乳房MRIの基礎であるが,超高速画像,T2強調画像,および拡散強調画像も,病変の特性を改善するために撮られる。多くの形態学的および機能的データを有するこのようなマルチパラメトリックMRIは放射線科医に新しい挑戦を提起し,従って,信頼性が高く,再現可能で,高容量の定量的評価のための新しいツールが保証される。この文脈において,臨床意思決定および結果予測のためのデジタル医用画像の変換を含む研究の新たな分野であるラジノミクスは,腫瘍学において地上を得ている。人工知能における最近の発展は,乳癌治療を含むさまざまな分野におけるラジノミクス研究を促進し,多くの研究が行われている。しかし,ラジノミクスは臨床診療において翻訳ギャップを示し,多くの問題は解決されていない。このレビューにおいて,ラジノミクスワークフローの段階を概説し,公表文献に基づく乳房MRIに焦点を当てたラジノミクスの臨床応用と,ラジオミクスにおける限界と課題に関する現在の議論を研究した。Copyright Italian Society of Medical Radiology 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  信頼性 ,  画像処理 ,  画像 ,  *人工知能 ,  *乳房 ,  医用画像 ,  画像強調 ,  NMRイメージング ,  機械学習 ,  ワークフロー ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 放射線科医 ,  *臨床応用 ,  コントラスト強調 ,  拡散強調画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ラジオミクス ,  乳房 ,  MRI ,  人工知能 ,  機械学習 ,  深層学習

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 乳房MRI ,  ラジオミクス ,  人工知能 ,  臨床 ,  応用 ,  進展