Применение подходов радиомики в обработке данных компьютерной томографии при определении саркопении

Standard

Применение подходов радиомики в обработке данных компьютерной томографии при определении саркопении. / Шмидт, Ян Александрович ; Котина, Елена Дмитриевна.

In: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ, Vol. 20, No. 3, 2024, p. 376-390.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

BibTeX

@article{2eb871c349f345f190f72e4f98d6997c,

title = "Применение подходов радиомики в обработке данных компьютерной томографии при определении саркопении",

abstract = "В статье представлен алгоритм, реализующий радиомический подход к обработке данных компьютерной томографии (КТ) для диагностики саркопении. Предлагаемый метод включает выделение области интереса, автоматическую сегментацию мышц с использованием моделей глубокого обучения, извлечение из КТ-изображений радиомических признаков, построение корреляционных матриц и выбор критериев для классификации. Результаты показывают, что полученные радиомические параметры имеют значимую корреляцию с наличием саркопении. Это позволяет строить точные моде-ли классификации на основе машинного обучения. Данный подход может значительно улучшить диагностику саркопении, предоставляя надежные неинвазивные методы анализа/",

keywords = "machine learning, radiomics, sarcopenia, texture analysis",

author = "Шмидт, {Ян Александрович} and Котина, {Елена Дмитриевна}",

year = "2024",

doi = "10.21638/spbu10.2024.306",

language = "русский",

volume = "20",

pages = "376--390",

journal = " ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ",

issn = "1811-9905",

publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",

number = "3",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Применение подходов радиомики в обработке данных компьютерной томографии при определении саркопении

AU - Шмидт, Ян Александрович

AU - Котина, Елена Дмитриевна

PY - 2024

Y1 - 2024

N2 - В статье представлен алгоритм, реализующий радиомический подход к обработке данных компьютерной томографии (КТ) для диагностики саркопении. Предлагаемый метод включает выделение области интереса, автоматическую сегментацию мышц с использованием моделей глубокого обучения, извлечение из КТ-изображений радиомических признаков, построение корреляционных матриц и выбор критериев для классификации. Результаты показывают, что полученные радиомические параметры имеют значимую корреляцию с наличием саркопении. Это позволяет строить точные моде-ли классификации на основе машинного обучения. Данный подход может значительно улучшить диагностику саркопении, предоставляя надежные неинвазивные методы анализа/

AB - В статье представлен алгоритм, реализующий радиомический подход к обработке данных компьютерной томографии (КТ) для диагностики саркопении. Предлагаемый метод включает выделение области интереса, автоматическую сегментацию мышц с использованием моделей глубокого обучения, извлечение из КТ-изображений радиомических признаков, построение корреляционных матриц и выбор критериев для классификации. Результаты показывают, что полученные радиомические параметры имеют значимую корреляцию с наличием саркопении. Это позволяет строить точные моде-ли классификации на основе машинного обучения. Данный подход может значительно улучшить диагностику саркопении, предоставляя надежные неинвазивные методы анализа/

KW - machine learning

KW - radiomics

KW - sarcopenia

KW - texture analysis

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/a6ced10d-3468-3856-ba4a-e9fdd19fb372/

U2 - 10.21638/spbu10.2024.306

DO - 10.21638/spbu10.2024.306

M3 - статья

VL - 20

SP - 376

EP - 390

JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ

JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ

SN - 1811-9905

IS - 3

ER -

ID: 126809652