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Big Imaging Data: Klinische Bildanalyse Mit Radiomics Und Deep Learning

Aydin Demircioglu, Sven Koitka, Felix Nensa

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ZusammenfassungRadiomics ist eine Methode der medizinischen Bildanalyse, bei der quantitative Merkmale aus Bilddaten extrahiert und mittels Machine Learning zu prädiktiven Modellen weiterverarbeitet werden. Ziel dieser Arbeit ist es, die technischen Grundlagen von Radiomics und mögliche klinische Anwendungen unter besonderer Berücksichtigung nuklearmedizinischer Daten zu erläutern. Dabei wird zunächst die klassische Radiomics-Methode besprochen, welche auf einer exakten Segmentierung der zu analysierenden Pathologie beruht und bei der die Features manuell definiert werden müssen. Anschließend wird auf das noch wenig verbreitete, allerdings vielversprechende Deep Learning basierte Radiomics eingegangen, dessen Vorteile darin liegen, dass ausschließlich datengetrieben gearbeitet wird und daher weder exakte Segmentierungen noch manuelle Definitionen der Features benötigt werden. Abschließend werden einige Anwendungen von Radiomics besprochen, die zukünftig im klinischen Alltag eine Rolle spielen könnten.