Mahdi Ait Lhaj Loutfi, Simon Provost, Élodie Gillard, Moustafa Amine Bezzahi, Alexander Chum, Ben Coull-Nveu, Duran Juan, Mariem Kallel · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29666 · open-access PDF
Radiomicsは、医学画像から定量的な特性(例えば、腫瘍の形、強度の分布、およびテクスチャ)を抽出して、組織を特徴付け、人間の目に見えない疾患パターンを発見します。これらの特性は、がんの診断、予測、分類のための候補画像バイオマーカーとして機能することができます。しかし、数千の特性を抽出することは、特定の臨床タスクのための最も情報性のあるものを識別することを困難にしますが、エンド-to-エンドワークフローを実装するには、臨床研究者のアクセシビリティを制限するプログラミング専門知識が必要です。
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Radiomics is the high-throughput extraction of quantitative features (e.g., tumor shape, intensity distributions, and texture) from medical images to characterize tissues and uncover disease patterns invisible to the human eye. These features can serve as candidate imaging biomarkers for cancer diagnosis, prognosis, and classification. However, extracting thousands of features makes it difficult to identify the most informative ones for a given clinical task, while implementing an end-to-end workflow can require programming expertise that limits accessibility for clinical researchers. Hence, w
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