A New Challenge for Radiologists: Radiomics in Breast Cancer.
A New Challenge for Radiologists: Radiomics in Breast Cancer.
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DOI：
10.1155/2018/6120703
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发表时间：
2018
影响因子：
--
通讯作者：
Conti M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Crivelli P;Ledda RE;Parascandolo N;Fara A;Soro D;Conti M
在过去的十年中，医学成像领域经历了指数增长，导致放射组学的发展，通过放射组学，从数字医学图像中获得无数的定量特征，提供肿瘤的全面表征。本综述旨在评估这一新兴诊断工具在乳腺癌中的作用，重点关注放射组学预测恶性肿瘤的能力，对新辅助化疗的反应，预后因素，分子亚型和复发风险。 在PubMed和科克伦数据库网站上进行文献检索，以检索2013年8月至2018年7月发表的英文书面系统综述、综述文章、荟萃分析和随机临床试验。 纳入了20篇采用不同常规成像模式进行的论文（19项回顾性研究和1项前瞻性研究）。 定量信息与临床、组织学和基因组数据的整合可以使临床医生为乳腺癌患者提供个性化治疗。放射组学常规应用的当前局限性表现为放射科医师对其基本概念的有限知识以及缺乏有效和标准化的特征提取和数据共享系统。
Over the last decade, the field of medical imaging experienced an exponential growth, leading to the development of radiomics, with which innumerable quantitative features are obtained from digital medical images, providing a comprehensive characterization of the tumor. This review aims to assess the role of this emerging diagnostic tool in breast cancer, focusing on the ability of radiomics to predict malignancy, response to neoadjuvant chemotherapy, prognostic factors, molecular subtypes, and risk of recurrence. A literature search on PubMed and on Cochrane database websites to retrieve English-written systematic reviews, review articles, meta-analyses, and randomized clinical trials published from August 2013 up to July 2018 was carried out. Twenty papers (19 retrospective and 1 prospective studies) conducted with different conventional imaging modalities were included. The integration of quantitative information with clinical, histological, and genomic data could enable clinicians to provide personalized treatments for breast cancer patients. Current limitations of a routinely application of radiomics are represented by the limited knowledge of its basics concepts among radiologists and by the lack of efficient and standardized systems of feature extraction and data sharing.
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