Sökning: AMNE:(MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP Klinisk medicin Urologi och njurmedicin)
> Blekinge Tekniska Högskola >
Magnetic resonance ...
Magnetic resonance imaging based radiomic models of prostate cancer : A narrative review
-
- Chaddad, Ahmad (författare)
- Guilin University of Electronic Technology, CHN
-
- Kucharczyk, Michael (författare)
- Dalhousie University, CAN
-
- Cheddad, Abbas (författare)
- Blekinge Tekniska Högskola,Institutionen för datavetenskap
-
visa fler...
-
- Clarke, Sharon E. (författare)
- Dalhousie University, CAN
-
- Hassan, Lama (författare)
- Guilin University of Electronic Technology, CHN
-
- Ding, Shuxue (författare)
- Guilin University of Electronic Technology, CHN
-
- Rathore, Saima (författare)
- University of Pennsylvania, USA
-
- Zhang, Mingli (författare)
- McGill University, CAN
-
- Katib, Yousef (författare)
- Taibah University, SAU
-
- Bahoric, Boris (författare)
- McGill University, CAN
-
- Abikhzer, Gad Solomon (författare)
- McGill University, CAN
-
- Probst, Stephan Michael (författare)
- McGill University, CAN
-
- Niazi, Tamim Mohammad (författare)
- McGill University, CAN
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2021-02-01
- 2021
- Engelska.
-
Ingår i: Cancers. - : MDPI AG. - 2072-6694. ; 13:3, s. 1-22
- Relaterad länk:
-
https://doi.org/10.3...
-
visa fler...
-
https://bth.diva-por... (primary) (Raw object)
-
https://www.mdpi.com...
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.3...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- The management of prostate cancer (PCa) is dependent on biomarkers of biological aggression. This includes an invasive biopsy to facilitate a histopathological assessment of the tumor’s grade. This review explores the technical processes of applying magnetic resonance imaging based radiomic models to the evaluation of PCa. By exploring how a deep radiomics approach further optimizes the prediction of a PCa’s grade group, it will be clear how this integration of artificial intelligence mitigates existing major technological challenges faced by a traditional radiomic model: image acquisition, small data sets, image processing, labeling/segmentation, informative features, predicting molecular features and incorporating predictive models. Other potential impacts of artificial intelligence on the personalized treatment of PCa will also be discussed. The role of deep radiomics analysis‐a deep texture analysis, which extracts features from convolutional neural networks layers, will be highlighted. Existing clinical work and upcoming clinical trials will be reviewed, directing investigators to pertinent future directions in the field. For future progress to result in clinical translation, the field will likely require multi‐institutional collaboration in producing prospectively populated and expertly labeled imaging libraries. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
Ämnesord
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Klinisk medicin -- Radiologi och bildbehandling (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Clinical Medicine -- Radiology, Nuclear Medicine and Medical Imaging (hsv//eng)
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP -- Klinisk medicin -- Urologi och njurmedicin (hsv//swe)
- MEDICAL AND HEALTH SCIENCES -- Clinical Medicine -- Urology and Nephrology (hsv//eng)
Nyckelord
- Artificial intelligence
- Gleason score
- Magnetic resonance imaging
- Prostate cancer
- Radiogenomics
- Radiomics
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- for (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
-
Cancers
(Sök värdpublikationen i LIBRIS)
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Chaddad, Ahmad
-
Kucharczyk, Mich ...
-
Cheddad, Abbas
-
Clarke, Sharon E ...
-
Hassan, Lama
-
Ding, Shuxue
-
visa fler...
-
Rathore, Saima
-
Zhang, Mingli
-
Katib, Yousef
-
Bahoric, Boris
-
Abikhzer, Gad So ...
-
Probst, Stephan ...
-
Niazi, Tamim Moh ...
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Klinisk medicin
-
och Radiologi och bi ...
-
- MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
-
MEDICIN OCH HÄLS ...
-
och Klinisk medicin
-
och Urologi och njur ...
- Artiklar i publikationen
-
Cancers
- Av lärosätet
-
Blekinge Tekniska Högskola