CareLit Fachartikel
Die Wichtigkeit des „Machine Learning“ und der Texturanalyse in der Onkologie anhand der Fusionsbildgebung
Katharina Kneer, Vikas Prasad · Der Nuklearmediziner · 2019 · Heft 02 · S. 133-143
Dokument
1202602
CareLit-ID
Jahr
2019
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Zusammenfassung Das Gebiet der Onkologie hat sich in den letzten Jahrzehnten deutlich weiterentwickelt. Klassische Chemotherapien werden aktuell zunehmend durch neue, zielgerichtete „State-of-the-Art“-Therapien ersetzt. Diese zielgerichteten Therapien basieren auf einer Zusammenführung von Informationen aus der molekularen Pathologie, spezifischen Tumormarkern und fortgeschrittener Bildgebungstechnik. PET/CT und PET/MRT bieten aufseiten der Bildgebung hierbei die einzigartige Möglichkeit funktionelle und anatomische Informationen in einer Untersuchung zu vereinen. Bis vor Kurzem wurden PET- und CT/MRT-Bilder mei…
Schlagworte
„Machine Learning“ / maschinelles Lernen
Radiomics
Fusionsbildgebung
FDG-PET/CT
Texturanalyse
Machine Learning
Big Data
hybrid imaging
PET
texture analysis
Onkologie
Tumor
Der Nuklearmediziner
