Radiogenomics and IR

放射基因组学 医学 医学物理学 无线电技术 放射科 生物信息学 病理 人工智能 计算机科学 生物
作者
Alexander Lam,Kevin Bui,Eduardo Hernandez Rangel,Michael Nguyentat,D. Fernando,Kari Nelson,Nadine Abi-Jaoudeh
出处
期刊:Journal of Vascular and Interventional Radiology [Elsevier]
卷期号:29 (5): 706-713 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.jvir.2017.11.021
摘要

Radiogenomics involves the integration of mineable data from imaging phenotypes with genomic and clinical data to establish predictive models using machine learning. As a noninvasive surrogate for a tumor's in vivo genetic profile, radiogenomics may potentially provide data for patient treatment stratification. Radiogenomics may also supersede the shortcomings associated with genomic research, such as the limited availability of high-quality tissue and restricted sampling of tumoral subpopulations. Interventional radiologists are well suited to circumvent these obstacles through advancements in image-guided tissue biopsies and intraprocedural imaging. Comprehensive understanding of the radiogenomic process is crucial for interventional radiologists to contribute to this evolving field.
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