[La radiomía en la práctica y su teoría básica para los neurocirujanos]

Área de la Ciencia:

• Análisis de imágenes médicas
• Imágenes cuantitativas
• Aprendizaje automático en radiología

Sus antecedentes:

• Las imágenes médicas son datos numéricos, adecuados para el aprendizaje automático y el análisis estadístico.
• El análisis cualitativo de las imágenes neurológicas es cada vez más insuficiente; el análisis cuantitativo es ahora estándar.
• La radiómica, a pesar de su nombre, tiene conceptos fundamentales y requisitos matemáticos accesibles.

Objetivo del estudio:

• Proporcionar un marco para integrar la radiómica en las metodologías analíticas.
• Explicar la naturaleza accesible de los cálculos de las características radiómicas.
• Para ofrecer una comprensión más profunda de las características de la imagen que sustentan la radiómica.

Principales métodos:

• Ejemplo de procedimiento detallado de análisis radiómico.
• Visión general del desarrollo histórico de la radiómica.
• Exploración de los conceptos de matriz de co-ocurrencia de nivel gris y de matriz de longitud de ejecución de nivel gris.

Principales resultados:

• Los cálculos de las características radiómicas generalmente usan matemáticas de nivel secundario.
• Los conceptos fundamentales de la radiómica se remontan a 1973.
• Proporciona un enfoque estructurado para comprender y aplicar la radiómica.

Conclusiones:

• La radiómica ofrece un enfoque cuantitativo para el análisis de imágenes médicas.
• La metodología es accesible a los investigadores con conocimientos matemáticos básicos.
• Comprender conceptos básicos como las matrices de nivel gris es clave para aprovechar la radiómica.