Radiomik-basierte Klassifikation

Radiomics-basierte Klassifizierungstechniken beziehen sich auf die Extraktion hochdimensionaler Merkmale aus medizinischen Bildern und die Analyse dieser Merkmale mithilfe von maschinelles Lernen-Algorithmen, um eine präzise Kategorisierung von Krankheitszuständen zu erreichen. Diese Technologie zielt darauf ab, die diagnostische Genauigkeit zu verbessern, die Therapiewahl zu optimieren und die Zuverlässigkeit der Prognosebewertung des Patienten zu erhöhen. Radiomics-Klassifizierung hat bedeutende Anwendungen in der Onkologie, Neurologie und anderen Bereichen und bietet dabei Datenunterstützung für klinische Entscheidungsfindung.