라디오믹스 시작하기

라디오믹스는 의료 영상에서 수많은 정량적 특징을 계산하는 의료 영상 기법입니다. 그러한 특징은 의료 영상 내 관심 영역의 형태, 명암, 질감과 관련된 특성을 정량화하여 임상 워크플로에서 의료 영상에 대한 주관적 해석에 기댈 수밖에 없는 상황을 줄여줍니다. 게다가 라디오믹스는 보이지 않는 특성을 포착할 수 있습니다. 또한 동일한 라디오믹스 특징을 의료 영상 모달리티와 다양한 응용 분야(예: 의료 영상 특징과 환자의 생물학적 특성 간의 연관성 연구 및 의료 영상을 통한 임상 결과 예측)에 사용할 수 있습니다. 이러한 점에서 라디오믹스는 의료 영상 분야에서 다목적으로 활용 가능한 유연한 기법이라 할 수 있습니다.

라디오믹스 특징에 대한 표준화는 라디오믹스 연구의 재현성과 타당성을 보장합니다. IBSI(Image Biomarker Standardisation Initiative)는 라디오믹스 특징에 대한 표준화된 명명법과 정의, 의료 영상 전처리를 위한 표준 절차, 보고 지침, 기타 표준화 툴을 제공합니다.

라디오믹스 응용의 일반적인 워크플로

Typical radiomics workflow

라디오믹스 응용의 일반적인 워크플로는 다음 단계로 구성됩니다.

의료 영상을 작업 공간으로 가져오기

의료 영상을 2차원 행렬, medicalImage 객체, 3차원 배열 또는 medicalVolume 객체로 작업 공간에 가져옵니다. MRI, CT 또는 초음파 검사 같은 모든 모달리티의 의료 영상에서 라디오믹스 특징을 계산할 수 있습니다. 자세한 내용은 Medical Imaging Modalities 항목을 참조하십시오.

의료 영상 전처리하기

배경 제거, 잡음 제거, 정합, 증강, 명암 정규화와 같은 전처리 기술을 사용하여 얻은 의료 영상을 정리합니다. 자세한 내용은 Medical Image Preprocessing 항목과 의료 영상 정합 항목을 참조하십시오.

관심 영역(ROI) 식별하기

이미 ROI를 식별한 경우 ROI 마스크를 2차원 행렬, medicalImage 객체, 3차원 배열 또는 medicalVolume 객체로 가져옵니다. ROI를 식별하지 않은 경우 의료 영상을 분할하여 관심 영역을 식별합니다. Medical Imaging Toolbox™는 의료 영상 레이블 지정기 앱과 의료 영상 분할에 사용할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다. 자세한 내용은 분석 및 응용 분야 항목을 참조하십시오.

라디오믹스를 위해 의료 영상 전처리하기

IBSI 표준에 따라 radiomics 객체를 사용하여 의료 영상을 전처리합니다. 라디오믹스를 위한 전처리에는 리샘플링, 재분할, 이산화 등이 있습니다.

라디오믹스 특징 계산

radiomics 객체의 shapeFeatures, intensityFeatures 및 textureFeatures 함수를 사용하여 관심 영역의 형태, 명암, 질감과 관련된 라디오믹스 특징을 각각 계산합니다. radiomics 객체의 selectFeatures 함수를 사용하여 선택된 특징을 계산합니다.

후처리하기

계산된 라디오믹스 특징에 통계적 방법을 적용하여 의료 영상 특징과 환자의 생물학적 특성 간의 연관성을 파악하거나, 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 적용하여 임상 결과를 예측할 수 있습니다. 라디오믹스를 사용한 임상 예측의 예는 Classify Breast Tumors from Ultrasound Images Using Radiomics Features 항목을 참조하십시오.

참고 항목

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도움말 항목

외부 웹사이트