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El diagnóstico por imagen es crucial para la detección temprana y el monitoreo de tumores cerebrales. La radiomica permite la extracción de una gran cantidad de características cuantitativas de complejas matrices de imágenes clínicas, y luego las transforma en datos de alta dimensión que pueden ser analizados para encontrar su relevancia con las características histológicas del tumor, que reflejan mutaciones genéticas subyacentes y malignidad, junto con grado, progresión, efecto terapéutico, o incluso supervivencia global (SG). En comparación con la imagen cerebral tradicional, la radiomica proporciona información cuantitativa vinculada a características biológicas significativas y la aplicación de aprendizaje profundo que ilumina la automatización completa del diagnóstico por imagen. Estudios recientes han mostrado que la aplicación de la radiomica es amplia en la identificación de tumores primarios, diagnóstico diferencial, clasificación, evaluación del estado de mutación y agresividad, predicción de la respuesta al tratamiento y recurrencia en tumores hipofisarios, gliomas y metástasis cerebrales. En esta revisión descriptiva, además de establecer una comprensión general entre protocolos, resultados y significancia clínica de estos estudios, discutimos además las limitaciones actuales junto con el desarrollo futuro de la radiomica.
Yi et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.