Ein Team von Wissenschaftlern des Hefei-Instituts für Physikalische Wissenschaften der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS) hat kürzlich einen Vorschlag gemacht
Radiometrie ist hilfreich, um diese zu erhaltenradiologische Merkmale. Dazu nutzen Wissenschaftler medizinische Bilder. Daten helfen dabei, wichtige Entscheidungen über die Behandlung zu treffen. Sie liefern Wissenschaftlern beispielsweise biologische Informationen über Tumore, die durch herkömmliche Bildinterpretation nicht direkt gewonnen werden können. Durch maschinelles Lernen können Wissenschaftler Einblicke in die Heterogenität von Tumoren gewinnen. Das Problem besteht darin, dass es derzeit kein Modell gibt, um die Wirksamkeit der Strahlentherapie bei Patienten mit Hirnmetastasen in der klinischen Praxis genau vorherzusagen.
Um das Problem zu lösen, verwendeten chinesische Wissenschaftler Radiomics-Techniken und das SHAP-Bildgebungstool, um ein interpretierbares Radiomics-Modell zu erstellen.
Sie nutzten MRT-Bilder für ihre Arbeit.Patienten mit Hirnmetastasen vor der Strahlentherapie. Dann gibt es Methoden des maschinellen Lernens zur Strahlungsmodellierung. Schließlich interpretierten sie das Modell mithilfe von SHAP auf der Grundlage der Spieltheorie, was zur Entwicklung einer präzisen Strahlentherapie für Patienten mit Metastasen beitragen könnte. Das Experiment zeigte, dass das Modell eine gute Leistung und Genauigkeit aufweist.
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