NIEUWE TOOLS ONTWIKKELEN VOOR MEER GEPERSONALISEERDE GENEESKUNDE

Datamining uit medische beeldvorming met radiomics

  • 8 min.
  • Promotie

Radiomics is een methode om grote hoeveelheden kwantitatieve informatie te extraheren uit medische beelden. Modellen die hiermee worden ontwikkeld, kunnen helpen bij het maken van keuzes in de kliniek, en bijdragen aan meer gepersonaliseerde geneeskunde. Thibaud Coroller onderzocht de mogelijke inzet bij het voorspellen van tumorrespons, metastasering en prognose. Ralph Leijenaar focuste zich op de technische en methodologische aspecten die van belang zijn voor de implementatie van radiomics in de kliniek.


Radiomics helpt bij voorspellen tumorgedrag

Met een speciaal door hen ontwikkelde methodologie verzamelden Coroller en collega’s kwantitatieve beeldparameters uit CT-scans gemaakt voorafgaand aan de behandeling. In een retrospectieve studie analyseerden ze het verband tussen deze gegevens en de respons op therapie bij patiënten met niet-kleincellig longcarcinoom (NSCLC). Zij werden behandeld met chemoradiatie gevolgd door chirurgie.1-2 ‘Kunnen we, voordat de behandeling start, met radiomics voorspellen welke patiënt wel en welke geen baat heeft bij deze behandeling?’ Omdat ze daarbij de beschikking hadden over pathologische monsters van de chirurgie, konden ze de voorspellende waarde van radiomics goed vergelijken met de ware situatie.
'Op basis van de medische beeldvorming gemaakt voordat enige beha

Maak een gratis account aan en krijg toegang tot alle artikelen

Account aanmaken

Heeft u al een account?