特别是人工智能(AI)有望在临床医生对癌症成像的定性解释方面取得重大进展,包括随时间推移肿瘤的体积描绘,从其放射学表型推断肿瘤基因型和生物学过程,预测临床结果,并评估疾病和治疗对邻近器官的影响。AI可以使图像的初始解释中的过程自动化,并且改变放射线照相检测的临床工作流程,管理决定是否管理干预,以及随后观察到尚未设想的范例。...
特别是人工智能(AI)有望在临床医生对癌症成像的定性解释方面取得重大进展,包括随时间推移肿瘤的体积描绘,从其放射学表型推断肿瘤基因型和生物学过程,预测临床结果,并评估疾病和治疗对邻近器官的影响。AI可以使图像的初始解释中的过程自动化,并且改变放射线照相检测的临床工作流程,管理决定是否管理干预,以及随后观察到尚未设想的范例。...
特别是人工智能(AI)有望在临床医生对癌症成像的定性解释方面取得重大进展,包括随时间推移肿瘤的体积描绘,从其放射学表型推断肿瘤基因型和生物学过程,预测临床结果,并评估疾病和治疗对邻近器官的影响。AI可以使图像的初始解释中的过程自动化,并且改变放射线照相检测的临床工作流程,管理决定是否管理干预,以及随后观察到尚未设想的范例。...
基于肿瘤突变负荷放射组学标志物(TMBRB)可以将NSCLC患者分为不同临床结局和不同TMB分组,且优于其他临床模型。其次,MOSCATO使用患者的图像相关特征和RNA-seq数据作为训练集,其中使用的放射组学特征是预测免疫治疗反应的生物标志物,可以准确预测免疫治疗反应和总生存期。在ICB管理中,有一些非常规反应。其中一种是超进展(HP),代表开始免疫治疗后的意外加速进展。...
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