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        大數據影像生物標記於精準醫療應用之趨勢與潛力
        Prospective Big Data of Imaging Biomarker for Precision Medicine
        • 2019/06/10
        • 2650
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        精準醫療指依據病人基因體等生物標記的差異、提供不同的預防與治療措施以達最佳療效,特別是針對癌症的治療,以用藥伴隨基因檢測提供對的病人對的藥,在各國癌症盛行率攀升醫療支出高漲下成為許多先進國家推行有效醫療的政策趨向。醫學影像為多數癌症病人必歷經的檢測,提供腫瘤位置與型態宏觀的診斷;近年在高速電腦運算功能平台普遍的帶動下,各種影像量化分析的技術發展迅速,許多以影像處理演算法運算產生的高維度特徵值 − Radiomics不僅相繼被證實可作為與治療反應相關的生物標記,許多研究也投入將影像所衍生的特徵質與與用藥相關的腫瘤基因型建立關聯性,握有相關數據或技術的廠商也蓄勢在精準醫療圖譜上加入新的生物標記。本文將由介紹 radiomics 的生成技術與應用現況,進而探討其在精準醫療應用的潛力與挑戰。

        【內容大綱】

        • 一、 癌症治療監控與追蹤之未滿足需求
        • 二、 醫學影像作為生物標記的發展現況
          • (一)  量化影像標記radiomics生成與應用方法 
          • (二)  量化影像標記應用於臨床預測之研究案例
          • (三)  量化影像標記應用於臨床診斷之挑戰 
          • (四)  人工智慧帶來影像量化分析自動化與標準化之新利器
        • 三、 產業動態
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖一、PubMed文章以Liquid Biopsy 與Radiomics關鍵字之數量趨勢比較
        • 圖二、Radiomics 量化影像標記衍生方式與用於建構臨床診斷模型
        • 圖三、量化影像特徵值與組織細胞蛋白質分子或基因表現的關係建立,可提供全面性生物標記作為精準醫療工具

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