論文の概要: Dynamic radiomics: a new methodology to extract quantitative time-related features from tomographic images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00454v3
• Date: Thu, 3 Jun 2021 07:52:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 23:47:39.837322
• Title: Dynamic radiomics: a new methodology to extract quantitative time-related features from tomographic images
• Title（参考訳）: dynamic radiomics: 断層画像から定量的な時間関連特徴を抽出する新しい手法
• Authors: Fengying Che, Ruichuan Shi, Jian Wu, Haoran Li, Shuqin Li, Weixing Chen, Hao Zhang, Zhi Li, and Xiaoyu Cui (Member, IEEE)
• Abstract要約: 本研究では,同じ患者の時間依存トモグラフィ画像を用いた新しい動的放射能特徴抽出ワークフローを提案する。 まず、ダイナミックラジオミクスの数学的パラダイムを定義し、時間とともに特徴の変換過程を記述することができる3つの具体的な方法を紹介した。 従来の2次元および3次元の静的特徴を用いた動的特徴の評価には,3つの異なる臨床問題が用いられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.86941337553522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The feature extraction methods of radiomics are mainly based on static tomographic images at a certain moment, while the occurrence and development of disease is a dynamic process that cannot be fully reflected by only static characteristics. This study proposes a new dynamic radiomics feature extraction workflow that uses time-dependent tomographic images of the same patient, focuses on the changes in image features over time, and then quantifies them as new dynamic features for diagnostic or prognostic evaluation. We first define the mathematical paradigm of dynamic radiomics and introduce three specific methods that can describe the transformation process of features over time. Three different clinical problems are used to validate the performance of the proposed dynamic feature with conventional 2D and 3D static features.
• Abstract（参考訳）: 放射能の特徴抽出法は主に特定の時点における静的断層像に基づいており、疾患の発生と発生は静的な特徴だけでは完全には反映できないダイナミックなプロセスである。 本研究では、同じ患者の時間依存トモグラフィ画像を用いて、画像特徴の変化に着目し、診断や予後評価のための新しい動的特徴として定量化する、新しい動的放射能特徴抽出ワークフローを提案する。 まず,動的放射能の数学的パラダイムを定式化し,特徴の経時変化過程を記述するための3つの方法を紹介する。 従来の2次元および3次元の静的特徴を用いた動的特徴の評価には,3つの異なる臨床問題が用いられている。

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