Xạ trị ung thư có vị thế độc đáo để khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn khi khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra với tốc độ chưa từng có cho từng bệnh nhân trong các nghiên cứu hình ảnh và điều trị xạ trị trên toàn thế giới. Dữ liệu lớn gặp phải trong phòng khám xạ trị có thể bao gồm thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân được lưu trữ trong hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử (EMR), cài đặt kế hoạch và thông tin thể tích liều của khối u và mô bình thường được tạo ra bởi các hệ thống lập kế hoạch điều trị (TPS), thông tin giải phẫu và chức năng từ các phương thức hình ảnh chẩn đoán và điều trị (ví dụ: CT, PET, MRI và kVCBCT) được lưu trữ trong các hệ thống lưu trữ và truyền hình ảnh (PACS), cũng như thông tin về bộ gen, protein và chuyển hóa thu được từ các mẫu máu và mô. Tuy nhiên, tiềm năng to lớn của dữ liệu lớn trong xạ trị ung thư vẫn chưa được khai thác đầy đủ vì lợi ích của bệnh nhân ung thư do nhiều rào cản kỹ thuật và hạn chế về phần cứng. Với sự phát triển gần đây của công nghệ máy tính, đã có ngày càng nhiều ứng dụng đầy hứa hẹn của các thuật toán học máy liên quan đến dữ liệu lớn trong xạ trị ung thư. Chủ đề nghiên cứu này nhằm mục đích trình bày những đột phá công nghệ mới và những phát triển tiên tiến trong học máy và khai thác dữ liệu trong xạ trị ung thư trong những năm gần đây.

Abstract:

Radiation oncology is uniquely positioned to harness the power of big data as vast amounts of data are generated at an unprecedented pace for individual patients in imaging studies and radiation treatments worldwide. The big data encountered in the radiotherapy clinic may include patient demographics stored in the electronic medical record (EMR) systems, plan settings and dose volumetric information of the tumors and normal tissues generated by treatment planning systems (TPS), anatomical and functional information from diagnostic and therapeutic imaging modalities (e.g., CT, PET, MRI and kVCBCT) stored in picture archiving and communication systems (PACS), as well as the genomics, proteomics and metabolomics information derived from blood and tissue specimens. Yet, the great potential of big data in radiation oncology has not been fully exploited for the benefits of cancer patients due to a variety of technical hurdles and hardware limitations. With recent development in computer technology, there have been increasing and promising applications of machine learning algorithms involving the big data in radiation oncology. This research topic is intended to present novel technological breakthroughs and state-of-the-art developments in machine learning and data mining in radiation oncology in recent years.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Lei Xing; Issam El Naqa; Jun Deng
Thông tin nhan đề:	Machine Learning With Radiation Oncology Big Data
Nhà xuất bản:	Frontiers Media SA
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ sinh học
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/52519
Mô tả vật lý:	146p.
Năm xuất bản:	2019