放射学驱动的瘤预后预测跨成像方式:采样,特征选择和多个OMIC集成的进步
Mohan Huang1, Helen K W Law2, Shing Yau Tam1
1School of Medical and Health Sciences, Tung Wah College, Hong Kong SAR, China.
Cancers
|October 16, 2025
概括
医学图像的放射学分析为预测癌症预后提供了一种强大而非侵入性的方法. 细分和数据集成方面的进步提高了准确性,但标准化和临床验证对于广泛采用至关重要.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 无线电学 (Radiomics) 是一种辐射学.
背景情况:
- 放射学提供从医疗图像中进行的非侵入性,定量瘤分析.
- 它具有预测不同类型癌症的癌症预后的巨大潜力.
研究的目的:
- 审查癌症预后的放射学最近的进展.
- 突出该领域的创新方法和挑战.
主要方法:
- 通过各种成像方式 (CT,MRI,PET,超声波) 审查放射学应用.
- 分析先进的细分技术 (深度学习,多区域,适应性投资回报率).
- 检查特征选择方法 (LASSO,mRMR,合奏) 和多omics集成.
主要成果:
- 创新的采样和特征选择方法提高了放射学模型的性能和稳定性.
- 与多学科数据的整合提高了预测准确性和生物洞察力.
- 尽管取得了进展,但在可复制性,标准化和临床验证方面仍然存在挑战.
结论:
- 放射学对非侵入性癌症预后有很大的前景.
- 未来的努力必须集中在多中心合作,方法标准化和临床翻译上,以实现其全部潜力.
