SIÊU ÂM TẠO HÌNH DỮ LIỆU HÓA [ULTRASOUND RADIOMICS]

 From Gemini AI

Quy trình US Radiomics trong chẩn đoán và tiên lượng:

 1/ Thu thập hình ảnh (Image Acquisition) và Chuẩn hóa dữ liệu siêu âm bao gồm yêu cầu về thiết bị và giao thức scan [scanning protocol] để đảm bảo tính đồng nhất dữ liệu.

2/ Phân tích các phương pháp  Phân đoạn hình ảnh ( Segmentation) siêu âm, nhất là cách xác định ROI thủ công so sánh với tự động.

3/ Tìm hiểu chi tiết về Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction) từ hình siêu âm, bao gồm các đặc trưng cường độ, hình dạng và độ mịn (texture features).

4/ Xem xét tiến trình Xử lý đặc trưng (Feature Processing) bao gồm các kỹ thuật Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection) và các phương pháp Giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction) sử dụng trong radiomics.

5/ Nghiên cứu cách Xây dựng Mô hình dự đoán (Model Building) của radiomics tập trung vào thuật toán Học máy (Machine Learning) và mối liên hệ với dữ liệu lâm sàng.

6/ Đánh giá các ứng dụng lâm sàng phổ biến của US Radiomics như trong ung thư gan, giáp, vú và tiến trinh kiểm định (Validation) nhằm đảm bảo tính ổn định và tính khả thi.

Further Reading

AI for ULTRASOUND

Generative AI in Healthcare