刘高杰,孙晓南,李永武,等.影像组学在个体化放疗中的应用[J].中华放射医学与防护杂志,2025,45(6):585-590.Liu Gaojie,Sun Xiaonan,Li Yongwu,et al.Applications of radiomics in personalized radiotherapy[J].Chin J Radiol Med Prot,2025,45(6):585-590
影像组学在个体化放疗中的应用
Applications of radiomics in personalized radiotherapy
投稿时间:2024-06-25  
DOI:10.3760/cma.j.cn112271-20240625-00240
中文关键词:  影像组学  个体化放疗  特征
英文关键词:Radiomics  Personalized radiotherapy  Feature
基金项目:
作者单位E-mail
刘高杰 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤放疗科, 杭州 310016  
孙晓南 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤放疗科, 杭州 310016 sunxiaonan@zju.edu.cn 
李永武 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤放疗科, 杭州 310016  
周琼 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤放疗科, 杭州 310016  
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中文摘要:
      影像组学是一种非侵入性定量图像分析方法,旨在将高通量的定量影像组学特征与临床和生物学终点联系起来,可以在放疗过程中的各个阶段,通过不同类型的图像全面、多次、无创地评估肿瘤。影像组学结合机器学习统计方法,在个体化靶区勾画、预测局部复发与放射损伤、评估远处转移风险、预测肿瘤运动、自适应放疗(ART)以及多组学分析方面都取得了一定的进展,为个体化的肿瘤放疗提供了更多的可能。本文简要介绍影像组学方法在个体化放疗中的应用。
英文摘要:
      Radiomics represents a non-invasive, quantitative image analysis method, aimed at correlating high-throughput quantitative radiomics features with clinical and biological endpoints. This method enables comprehensive, multiple, and non-invasive tumor assessment based on different types of images in various stages of radiotherapy. Advancements have been made in the applications of radiomics combined with machine learning-based statistical method in multiple fields including individualized target delineation, the prediction of local recurrence and radiation-induced injuries, the assessment of distant metastasis risks, the prediction of tumor motion, adaptive radiotherapy (ART), and multi-omics analysis. These advancements provide more possibilities for personalized radiotherapy. This study presents a brief introduction to the applications of radiomics in personalized radiotherapy.
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