رادیومیک و رادیوژنومیک در نورونکولوژی: پارادایم هوش مصنوعی - جلد 1: جریان رادیوژنومیک با استفاده از هوش مصنوعی ویرایش اول

رادیومیک و رادیوژنومیکس در نوروآنکولوژی: پارادایم هوش مصنوعی، جلد اول: جریان رادیوژنومیک با استفاده از هوش مصنوعی به طور گسترده شامل مطالعه بدخیمی های مغز و نخاع تهدید کننده حیات، از جمله ضایعات اولیه و متاستاز به سیستم عصبی مرکزی می شود. رادیومیک رویکردی به تصویربرداری پزشکی است که برای استخراج بسیاری از ویژگی‌های تصویربرداری کمی با استفاده از الگوریتم‌های مشخصه داده‌های مختلف استفاده می‌شود، در حالی که رادیوژنومیک که اخیراً به عنوان مکانیزم جدیدی در تحقیقات عصبی-انکولوژی ظاهر شده است، بر رابطه فنوتیپ تصویربرداری و ژنتیک سرطان تمرکز دارد. بخش‌های این کتاب چندین رویکرد هوش مصنوعی را که برای داده‌های تصویربرداری پزشکی مرسوم و پیشرفته اعمال شده‌اند، مورد بحث قرار می‌دهد. این ابزارهای R-n-R مبتنی بر هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که بیماران را در مسیرهای تشخیصی و درمانی دقیق‌تر طبقه‌بندی کنند و امکان نظارت بر درمان پویا بهتر را در این دوره از پزشکی شخصی فراهم کنند. اگرچه بسیار امیدوارکننده است، پذیرش بالینی روش‌ها و رویکردهای R-n-R در درجه اول به انعطاف‌پذیری آن‌ها در برابر استاندارد نبودن پروتکل‌های تصویربرداری و توانایی آنها برای نشان دادن تکرارپذیری بستگی دارد.
شامل پوشش مفاهیم اساسی حوزه های نوظهور رادیومیک و رادیوژنومیک است
مدل‌سازی مهندسی عصبی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تصویربرداری، تشخیص و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده عصبی-انکولوژی را پوشش می‌دهد.
فناوری‌ها و پلت‌فرم‌های نرم‌افزاری حیاتی را به همراه تکنیک‌های تصویربرداری پیشرفته مغز مانند تصویربرداری کمی با استفاده از CT، PET و MRI ارائه می‌کند.
پوشش فنی عمیقی از تکنیک های مدل سازی محاسباتی و ریاضیات کاربردی برای تقسیم بندی تومور مغز و ویژگی های رادیومیک مانند استخراج و انتخاب ارائه می دهد.

Radiomics and Radiogenomics in Neuro-Oncology: An Artificial Intelligence Paradigm - Volume 1: Radiogenomics Flow Using Artificial Intelligence 1st Edition

Radiomics and Radiogenomics in Neuro-Oncology: An Artificial Intelligence Paradigm, Volume One: Radiogenomics Flow Using Artificial Intelligence broadly encompasses the study of life-threatening brain and spinal cord malignancies, including primary lesions and those metastasizing to the central nervous system. Radiomics is an approach to medical imaging used to extract many quantitative imaging features using different data characterization algorithms, while radiogenomics, which has recently emerged as a novel mechanism in neuro-oncology research, focuses on the relationship of imaging phenotype and genetics of cancer. Sections in this book discuss several AI approaches that have been applied to conventional and advanced medical imaging data. These AI-based R-n-R tools have the potential to stratify patients into more precise initial diagnostic and therapeutic pathways and permit better dynamic treatment monitoring in this period of personalized medicine. While extremely promising, the clinical acceptance of R-n-R methods and approaches will primarily hinge on their resilience to non-standardization across imaging protocols and their capability to show reproducibility.

• Includes coverage on the foundational concepts of the emerging fields of radiomics and radiogenomics
• Covers neural engineering modeling and AI algorithms for the imaging, diagnosis, and predictive modeling of neuro-oncology
• Presents crucial technologies and software platforms, along with advanced brain imaging techniques such as quantitative imaging using CT, PET, and MRI
• Provides in-depth technical coverage of computational modeling techniques and applied mathematics for brain tumor segmentation and radiomics features such as extraction and selection

Product details

• Publisher ‏ : ‎ Academic Press; 1st edition (April 19, 2024)
• Language ‏ : ‎ English
• Paperback ‏ : ‎ 326 pages
• ISBN-10 ‏ : ‎ 0443185085
• ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0443185083
• Item Weight ‏ : ‎ 1.4 pounds
• Dimensions ‏ : ‎ 6 x 0.75 x 8.75 inches