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大數據時代的放射組學：如何促進醫療合作與數據共享？
在醫療領域中，放射組學是一種利用數據特徵化算法從醫療影像中提取大量特徵的方法。這些被稱為放射特徵的資料，擁有揭示腫瘤模式和特徵的潛力，而這些模式往往肉眼無法察覺。放射組學的假設是，不同疾病形式之間的顯著影像特徵可能對於預測預後和治療反應有用，從而為個性化治療提供寶貴資訊。在放射學和腫瘤學的醫療領域中，放射組學最為先進，但該技術可以應用於任何可以影像化的病理過程的醫療研究。
影像獲取
影像數據是由CT、MRI、PET/CT甚至PET/MR等放射學方式提供的。所產生的原始數據卷用於通過提取工具來發現不同的像素/體素特徵。這些提取的特徵被存儲在大型數據庫中，診所可訪問這些數據，促進廣泛的合作性和累積性工作，使所有人都能從不斷增長的數據中受益，最終促進更精確的工作流程。
影像分割
影像儲存於數據庫後，必須縮小到必要的部分，這些部分稱為「感興趣體積」，在本案例中是腫瘤。考慮到需要處理的大量影像數據，如果創建了擁有大量數據的放射組學數據庫，則為每一張影像手動進行分割將是一項繁重的工作。因此，必須使用自動化過程。一種可行的解決方案是自動和半自動分割算法。這些算法需要在 reproducibility、consistency、accuracy 和 efficiency 等四項任務中盡可能達到高分。
特徵提取與
Trending Knowledge
從像素到預測：放射組學如何揭示腫瘤的隱秘特徵？
隨著醫療影像學的技術不斷進步，放射組學（Radiomics）日益成為癌症診療過程中不可或缺的一環。這種新興的技術允許醫生透過數據特徵提取算法，從醫療影像中萃取出大量特徵，這些特徵即為放射學特徵，能夠揭示腫瘤的特徵和模式，這些往往是肉眼無法察覺的。放射組學的假設是，疾病形式之間的獨特影像特徵，可能對預測臨床結果及治療反應具有重要意義，從而提供個體化治療的寶貴資訊。
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影像醫學的未來：放射組學如何徹底改變癌症診斷？
隨著醫療科技的快速進步，放射組學的出現為癌症診斷帶來全新的希望和視角。放射組學是一種從醫學影像中提取大量特徵的方法，利用數據表徵算法來分析腫瘤的形態和特徵。這些被稱為放射組學特徵的數據有潛力揭示在肉眼下無法察覺的腫瘤模式，並能夠預測患者的預後情況及治療反應，為個性化治療方案提供重要信息。
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放射組學的假設是，不同疾病形式之間的影像特徵可能有
自動分割的奇蹟：如何在海量影像中快速找出腫瘤？
近年來，醫學影像學的發展引起了廣泛的關注，尤其是放射組學（radiomics）的崛起。這項技術通過數據特徵化算法從醫學影像中提取出大量特徵，有助於揭示腫瘤的模式和特徵，這些特徵往往是肉眼無法察覺的。放射組學的核心假設是，不同疾病形式之間的獨特影像特徵，可能對預測各種癌症的預後和治療反應有價值，並為個性化療法提供寶貴資訊。
放射組學源於放射學和腫瘤學這兩個醫療領域，並在這些領域的應