NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Radyomikler, insan gözlemcileri tarafından genellikle görünmez olan doku kalıplarını ortaya çıkarabilen nicel özelliklerin tıbbi görüntülerinden çıkarılmasına izin verir. Radyomik özellikleri görsel olarak yorumlamadaki zorluklara ve bunları üretmek için gereken hesaplama kaynaklarına rağmen, aşağı akış otomatik işlemede önemli bir değere sahiptirler. Örneğin, istatistiksel veya makine öğrenimi çerçevelerinde, radyomik özellikler duyarlılığı ve özgüllüğü arttırır, bu da tanı, prognoz, tahmin, izleme, görüntü güdümlü müdahaleler ve terapötik yanıtların değerlendirilmesi gibi görevler için vazgeçilmez hale getirir. Bu inceleme, radyomiklerin nörodejeneratif hastalıklarda uygulanmasını, Alzheimer hastalığı, Parkinson hastalığı, Huntington hastalığı ve multipl skleroz üzerine odaklanmaktadır. Radyomik literatür genellikle manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve bilgisayarlı tomografi (CT) üzerine odaklanırken, bu inceleme aynı zamanda nükleer tıptaki daha geniş uygulamasını, pozitron emisyon tomografisi (PET) ve tek foton emisyonu bilgisayarlı tomografi (SPECT) radyomiği kullanım durumlarını da kapsamaktadır. Ek olarak, model performansını artırmak için çoklu görüntüleme modalitelerinden gelen özelliklerin kaynaştığı entegre radyomikleri gözden geçiriyoruz. Bu inceleme aynı zamanda radyomiklerin yapay zeka ile artan entegrasyonunu ve klinik uygulamaya çevrilmesini kolaylaştırmak için özellik standardizasyonu ve tekrarlanabilirlik ihtiyacını vurgulamaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Radiomics allows extraction from medical images of quantitative features that are able to reveal tissue patterns that are generally invisible to human observers. Despite the challenges in visually interpreting radiomic features and the computational resources required to generate them, they hold significant value in downstream automated processing. For instance, in statistical or machine learning frameworks, radiomic features enhance sensitivity and specificity, making them indispensable for tasks such as diagnosis, prognosis, prediction, monitoring, image-guided interventions, and evaluating therapeutic responses. This review explores the application of radiomics in neurodegenerative diseases, with a focus on Alzheimer's disease, Parkinson's disease, Huntington's disease, and multiple sclerosis. While radiomics literature often focuses on magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT), this review also covers its broader application in nuclear medicine, with use cases of positron emission tomography (PET) and single-photon emission computed tomography (SPECT) radiomics. Additionally, we review integrated radiomics, where features from multiple imaging modalities are fused to improve model performance. This review also highlights the growing integration of radiomics with artificial intelligence and the need for feature standardisation and reproducibility to facilitate its translation into clinical practice.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.