• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

Radiogenomics is the future of treatment response assessment in clinical oncology.

作者信息

El Naqa Issam, Napel Sandy, Zaidi Habib

机构信息

Department of Radiation Oncology, Physics Division, University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48103-4943, USA.

Department of Radiology, Stanford University School of Medicine, 300 Pasteur Drive, Stanford, CA, 94305, USA.

出版信息

Med Phys. 2018 Oct;45(10):4325-4328. doi: 10.1002/mp.13035. Epub 2018 Jun 21.

DOI:10.1002/mp.13035
PMID:29863785
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9560777/
Abstract
摘要

相似文献

1
Radiogenomics is the future of treatment response assessment in clinical oncology.放射基因组学是临床肿瘤学中治疗反应评估的未来发展方向。
Med Phys. 2018 Oct;45(10):4325-4328. doi: 10.1002/mp.13035. Epub 2018 Jun 21.
2
Radiogenomics: a key component of precision cancer medicine.放射组学:精准肿瘤医学的关键组成部分。
Br J Cancer. 2023 Sep;129(5):741-753. doi: 10.1038/s41416-023-02317-8. Epub 2023 Jul 6.
3
A review of radiomics and genomics applications in cancers: the way towards precision medicine.放射组学和基因组学在癌症中的应用综述:迈向精准医学之路。
Radiat Oncol. 2022 Dec 30;17(1):217. doi: 10.1186/s13014-022-02192-2.
4
Radiogenomics: bridging imaging and genomics.放射组学:连接影像学与基因组学
Abdom Radiol (NY). 2019 Jun;44(6):1960-1984. doi: 10.1007/s00261-019-02028-w.
5
Radiogenomics and radiotherapy response modeling.放射基因组学与放射治疗反应建模
Phys Med Biol. 2017 Aug 1;62(16):R179-R206. doi: 10.1088/1361-6560/aa7c55.
6
Genomics in Hematology and Oncology Practice.血液学与肿瘤学实践中的基因组学
Acta Med Acad. 2019 Apr;48(1):1-5. doi: 10.5644/ama2006-124.237.
7
The Continuing Evolution of Molecular Functional Imaging in Clinical Oncology: The Road to Precision Medicine and Radiogenomics (Part II).分子功能影像学在临床肿瘤学中的不断发展:迈向精准医学和放射组学之路(第二部分)。
Mol Diagn Ther. 2019 Feb;23(1):27-51. doi: 10.1007/s40291-018-0367-3.
8
The Continuing Evolution of Molecular Functional Imaging in Clinical Oncology: The Road to Precision Medicine and Radiogenomics (Part I).分子功能影像学在临床肿瘤学中的不断发展:走向精准医学和放射组学(上)。
Mol Diagn Ther. 2019 Feb;23(1):1-26. doi: 10.1007/s40291-018-0366-4.
9
Advancing precision oncology with large, real-world genomics and treatment outcomes data.利用大规模真实世界基因组学和治疗结果数据推动精准肿瘤学发展。
Nat Med. 2022 Aug;28(8):1544-1545. doi: 10.1038/s41591-022-01904-1.
10
MRI Radiogenomics in Precision Oncology: New Diagnosis and Treatment Method.磁共振影像基因组学在精准肿瘤学中的应用:新的诊断和治疗方法。
Comput Intell Neurosci. 2022 Jul 7;2022:2703350. doi: 10.1155/2022/2703350. eCollection 2022.

引用本文的文献

1
Overview of approaches to estimate real-world disease progression in lung cancer.肺癌真实世界疾病进展评估方法概述。
JNCI Cancer Spectr. 2023 Oct 31;7(6). doi: 10.1093/jncics/pkad074.
2
Recent Imaging Updates and Advances in Gynecologic Malignancies.妇科恶性肿瘤的近期影像学进展与更新
Cancers (Basel). 2022 Nov 10;14(22):5528. doi: 10.3390/cancers14225528.
3
[Multimodal, multiparametric and genetic breast imaging].[多模态、多参数及基因乳腺成像]
Radiologe. 2021 Feb;61(2):183-191. doi: 10.1007/s00117-020-00801-3. Epub 2021 Jan 19.
4
Combining molecular and imaging metrics in cancer: radiogenomics.癌症中分子与影像学指标的结合:放射基因组学。
Insights Imaging. 2020 Jan 3;11(1):1. doi: 10.1186/s13244-019-0795-6.

本文引用的文献

1
Test-Retest Data for Radiomics Feature Stability Analysis: Generalizable or Study-Specific?用于放射组学特征稳定性分析的重测数据:可推广还是特定于研究?
Tomography. 2016 Dec;2(4):361-365. doi: 10.18383/j.tom.2016.00208.
2
Radiogenomics and radiotherapy response modeling.放射基因组学与放射治疗反应建模
Phys Med Biol. 2017 Aug 1;62(16):R179-R206. doi: 10.1088/1361-6560/aa7c55.
3
Introducing the Medical Physics Dataset Article.介绍医学物理数据集文章。
Med Phys. 2017 Feb;44(2):349-350. doi: 10.1002/mp.12003.
4
Radiomics of Lung Nodules: A Multi-Institutional Study of Robustness and Agreement of Quantitative Imaging Features.肺结节的影像组学:一项关于定量影像特征稳健性和一致性的多机构研究。
Tomography. 2016 Dec;2(4):430-437. doi: 10.18383/j.tom.2016.00235.
5
Implementation of Dynamically Updated Prediction Models at the Point of Care at a Major Cancer Center: Making Nomograms More Like Netflix.在一家大型癌症中心的医疗现场实施动态更新的预测模型:让列线图更像网飞公司。
Urology. 2017 Apr;102:1-3. doi: 10.1016/j.urology.2016.10.049. Epub 2016 Nov 24.
6
Perspectives on making big data analytics work for oncology.关于使大数据分析在肿瘤学中发挥作用的观点。
Methods. 2016 Dec 1;111:32-44. doi: 10.1016/j.ymeth.2016.08.010. Epub 2016 Aug 29.
7
Reproducibility of radiomics for deciphering tumor phenotype with imaging.用于通过成像解读肿瘤表型的放射组学的可重复性。
Sci Rep. 2016 Mar 24;6:23428. doi: 10.1038/srep23428.
8
A Comparison of Lung Nodule Segmentation Algorithms: Methods and Results from a Multi-institutional Study.肺结节分割算法比较:多机构研究的方法与结果
J Digit Imaging. 2016 Aug;29(4):476-87. doi: 10.1007/s10278-016-9859-z.
9
Sharing Clinical Trial Data--A Proposal from the International Committee of Medical Journal Editors.分享临床试验数据——来自国际医学期刊编辑委员会的提议
N Engl J Med. 2016 Jan 28;374(4):384-6. doi: 10.1056/NEJMe1515172. Epub 2016 Jan 20.
10
Can radiomics features be reproducibly measured from CBCT images for patients with non-small cell lung cancer?对于非小细胞肺癌患者,能否从锥形束计算机断层扫描(CBCT)图像中可重复地测量影像组学特征?
Med Phys. 2015 Dec;42(12):6784-97. doi: 10.1118/1.4934826.