Skip to main content
Erschienen in: European Radiology 8/2018

27.02.2018 | Oncology

The changing face of cancer diagnosis: From computational image analysis to systems biology

verfasst von: Fabian Kiessling

Erschienen in: European Radiology | Ausgabe 8/2018

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Key Points

Radiomics and radiogenomics will merge radiology, nuclear medicine, pathology and laboratory medicine.
Automation of image data analysis will change the daily routine work.
Image-guided therapy and handling complex radiogenomic data will play a major role.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat van Ginneken B (2017) Fifty years of computer analysis in chest imaging: rule-based, machine learning, deep learning. Radiol Phys Technol 10:23–32CrossRefPubMedPubMedCentral van Ginneken B (2017) Fifty years of computer analysis in chest imaging: rule-based, machine learning, deep learning. Radiol Phys Technol 10:23–32CrossRefPubMedPubMedCentral
2.
Zurück zum Zitat van Ginneken B, Schaefer-Prokop CM, Prokop M (2011) Computer-aided diagnosis: how to move from the laboratory to the clinic. Radiology 261:719–732CrossRefPubMed van Ginneken B, Schaefer-Prokop CM, Prokop M (2011) Computer-aided diagnosis: how to move from the laboratory to the clinic. Radiology 261:719–732CrossRefPubMed
3.
Zurück zum Zitat Bhargava R, Madabhushi A (2016) Emerging themes in image informatics and molecular analysis for digital pathology. Annu Rev Biomed Eng 18:387–412CrossRefPubMedPubMedCentral Bhargava R, Madabhushi A (2016) Emerging themes in image informatics and molecular analysis for digital pathology. Annu Rev Biomed Eng 18:387–412CrossRefPubMedPubMedCentral
4.
Zurück zum Zitat Morra L, Sacchetto D, Durando M et al (2015) Breast cancer: computer-aided detection with digital breast tomosynthesis. Radiology 277:56–63CrossRefPubMed Morra L, Sacchetto D, Durando M et al (2015) Breast cancer: computer-aided detection with digital breast tomosynthesis. Radiology 277:56–63CrossRefPubMed
5.
Zurück zum Zitat Jacobs C, van Rikxoort EM, Murphy K, Prokop M, Schaefer-Prokop CM, van Ginneken B (2016) Computer-aided detection of pulmonary nodules: a comparative study using the public LIDC/IDRI database. Eur Radiol 26:2139–2147CrossRefPubMed Jacobs C, van Rikxoort EM, Murphy K, Prokop M, Schaefer-Prokop CM, van Ginneken B (2016) Computer-aided detection of pulmonary nodules: a comparative study using the public LIDC/IDRI database. Eur Radiol 26:2139–2147CrossRefPubMed
7.
Zurück zum Zitat Randal E, Jaime G, Mitchell T (2015) From Data to Knowledge to Action: Enabling Advanced Intelligence and Decision-Making for America’s Security. Computing Community Consortium Version 6: July 28, 20101. Randal E, Jaime G, Mitchell T (2015) From Data to Knowledge to Action: Enabling Advanced Intelligence and Decision-Making for America’s Security. Computing Community Consortium Version 6: July 28, 20101.
8.
Zurück zum Zitat Nunn S (2001) Cities, Space, and the New World of Urban Law Enforcement Technologies. J Urban Affairs 23:259–278CrossRef Nunn S (2001) Cities, Space, and the New World of Urban Law Enforcement Technologies. J Urban Affairs 23:259–278CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Borrebaeck CA (2017) Precision diagnostics: moving towards protein biomarker signatures of clinical utility in cancer. Nat Rev Cancer 17:199–204CrossRefPubMed Borrebaeck CA (2017) Precision diagnostics: moving towards protein biomarker signatures of clinical utility in cancer. Nat Rev Cancer 17:199–204CrossRefPubMed
12.
Zurück zum Zitat Shah R, Jones E, Vidart V, Kuppen PJ, Conti JA, Francis NK (2014) Biomarkers for early detection of colorectal cancer and polyps: systematic review. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 23:1712–1728CrossRefPubMed Shah R, Jones E, Vidart V, Kuppen PJ, Conti JA, Francis NK (2014) Biomarkers for early detection of colorectal cancer and polyps: systematic review. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 23:1712–1728CrossRefPubMed
14.
Zurück zum Zitat Murphy IG, Mitchell EL, Raso-Barnett L, Godfrey AL, Godfrey EM (2017) Imaging features of myeloproliferative neoplasms. Clin Radiol 72:801–809CrossRefPubMed Murphy IG, Mitchell EL, Raso-Barnett L, Godfrey AL, Godfrey EM (2017) Imaging features of myeloproliferative neoplasms. Clin Radiol 72:801–809CrossRefPubMed
16.
Zurück zum Zitat Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT et al (2014) Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun 5:4006CrossRefPubMedPubMedCentral Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar RT et al (2014) Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun 5:4006CrossRefPubMedPubMedCentral
18.
Zurück zum Zitat Hood L, Heath JR, Phelps ME, Lin B (2004) Systems biology and new technologies enable predictive and preventative medicine. Science 306:640–643CrossRefPubMed Hood L, Heath JR, Phelps ME, Lin B (2004) Systems biology and new technologies enable predictive and preventative medicine. Science 306:640–643CrossRefPubMed
20.
Zurück zum Zitat Kreeger PK, Lauffenburger DA (2010) Cancer systems biology: a network modeling perspective. Carcinogenesis 31:2–8CrossRefPubMed Kreeger PK, Lauffenburger DA (2010) Cancer systems biology: a network modeling perspective. Carcinogenesis 31:2–8CrossRefPubMed
21.
Zurück zum Zitat Michor F, Beal K (2015) Improving Cancer Treatment via Mathematical Modeling: Surmounting the Challenges Is Worth the Effort. Cell 163:1059–1063CrossRefPubMedPubMedCentral Michor F, Beal K (2015) Improving Cancer Treatment via Mathematical Modeling: Surmounting the Challenges Is Worth the Effort. Cell 163:1059–1063CrossRefPubMedPubMedCentral
22.
Zurück zum Zitat Haeno H, Gonen M, Davis MB, Herman JM, Iacobuzio-Donahue CA, Michor F (2012) Computational modeling of pancreatic cancer reveals kinetics of metastasis suggesting optimum treatment strategies. Cell 148:362–375CrossRefPubMedPubMedCentral Haeno H, Gonen M, Davis MB, Herman JM, Iacobuzio-Donahue CA, Michor F (2012) Computational modeling of pancreatic cancer reveals kinetics of metastasis suggesting optimum treatment strategies. Cell 148:362–375CrossRefPubMedPubMedCentral
23.
Zurück zum Zitat Patel JN (2016) Cancer pharmacogenomics, challenges in implementation, and patient-focused perspectives. Pharmgenomics. Pers Med 9:65–77 Patel JN (2016) Cancer pharmacogenomics, challenges in implementation, and patient-focused perspectives. Pharmgenomics. Pers Med 9:65–77
24.
Zurück zum Zitat Zieba A, Grannas K, Söderberg O, Gullberg M, Nilsson M, Landegren U (2012) Molecular tools for companion diagnostics. N Biotechnol 29:634–640CrossRefPubMed Zieba A, Grannas K, Söderberg O, Gullberg M, Nilsson M, Landegren U (2012) Molecular tools for companion diagnostics. N Biotechnol 29:634–640CrossRefPubMed
Metadaten
Titel
The changing face of cancer diagnosis: From computational image analysis to systems biology
verfasst von
Fabian Kiessling
Publikationsdatum
27.02.2018
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
European Radiology / Ausgabe 8/2018
Print ISSN: 0938-7994
Elektronische ISSN: 1432-1084
DOI
https://doi.org/10.1007/s00330-018-5347-9

Weitere Artikel der Ausgabe 8/2018

European Radiology 8/2018 Zur Ausgabe

Ein Drittel der jungen Ärztinnen und Ärzte erwägt abzuwandern

07.05.2024 Medizinstudium Nachrichten

Extreme Arbeitsverdichtung und kaum Supervision: Dr. Andrea Martini, Sprecherin des Bündnisses Junge Ärztinnen und Ärzte (BJÄ) über den Frust des ärztlichen Nachwuchses und die Vorteile des Rucksack-Modells.

Endlich: Zi zeigt, mit welchen PVS Praxen zufrieden sind

IT für Ärzte Nachrichten

Darauf haben viele Praxen gewartet: Das Zi hat eine Liste von Praxisverwaltungssystemen veröffentlicht, die von Nutzern positiv bewertet werden. Eine gute Grundlage für wechselwillige Ärztinnen und Psychotherapeuten.

Akuter Schwindel: Wann lohnt sich eine MRT?

28.04.2024 Schwindel Nachrichten

Akuter Schwindel stellt oft eine diagnostische Herausforderung dar. Wie nützlich dabei eine MRT ist, hat eine Studie aus Finnland untersucht. Immerhin einer von sechs Patienten wurde mit akutem ischämischem Schlaganfall diagnostiziert.

Screening-Mammografie offenbart erhöhtes Herz-Kreislauf-Risiko

26.04.2024 Mammografie Nachrichten

Routinemäßige Mammografien helfen, Brustkrebs frühzeitig zu erkennen. Anhand der Röntgenuntersuchung lassen sich aber auch kardiovaskuläre Risikopatientinnen identifizieren. Als zuverlässiger Anhaltspunkt gilt die Verkalkung der Brustarterien.

Update Radiologie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.