مرکز تحقیقات رادیولوژی نوین و تهاجمی | Performance of magnetic-resonance imaging radiomics in prediction of response after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis

مرکز تحقیقات رادیولوژی نوین و تهاجمی | Performance of magnetic-resonance imaging radiomics in prediction of response after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis
سایت دانشگاه | 11 مرداد 1405
logo

مرکز تحقیقات رادیولوژی نوین و تهاجمی

دانشگاه علوم پزشکی تهران

 

فعالیتهای مرکز تحقیقات رادیولوژی در حوزه هوش مصنوعی

با توجه به حجم گسترده داده‌های تصویری که روزانه تولید می‌شود، مراکز تحقیقات رادیولوژی پتانسیل عظیمی برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی دارند. این فناوری می‌تواند دقت و سرعت تشخیص بیماری‌ها را به طور چشمگیری بهبود بخشد و به رادیولوژیست‌ها در اتخاذ تصمیمات بالینی آگاهانه کمک کند. در ادامه برخی از فعالیت‌های مراکز تحقیقات رادیولوژی در حوزه هوش مصنوعی آورده شده است:

MRI

 (تصویربرداری تشدید مغناطیسی) یک روش تصویربرداری پزشکی غیرتهاجمی است که برای تولید تصاویر دقیق از اندام‌ها، بافت‌ها و ساختارهای داخلی بدن استفاده می‌شود. این فناوری از میدان‌های مغناطیسی قوی و امواج رادیویی برای تولید تصاویر با وضوح بالا بهره می‌برد. برخلاف اشعه ایکس یا سی‌تی‌اسکن، MRI از پرتوهای یونیزان استفاده نمی‌کند و به همین دلیل برای بیماران ایمن‌تر است.

 

1-  توسعه الگوریتم‌های تشخیص خودکار بیماری‌ها:

  • تشخیص تومور: توسعه الگوریتم‌هایی برای تشخیص خودکار انواع تومورها در تصاویر رادیولوژی (مانند سی‌تی اسکن، ام‌آر‌آی و پت اسکن).
  • تشخیص بیماری‌های ریوی: تشخیص خودکار بیماری‌هایی مانند پنومونی، کووید-۱۹ و فیبروز ریوی.
  • تشخیص بیماری‌های قلبی-عروقی: تشخیص زودهنگام بیماری‌های قلبی-عروقی مانند آنوریسم آئورت و تنگی عروق کرونر.

 

۲. بهینه‌سازی فرآیندهای تصویربرداری:

  • کاهش دوز پرتو: توسعه الگوریتم‌هایی برای کاهش دوز پرتو در حین انجام تصویربرداری، به ویژه برای کودکان و زنان باردار.
  • بهبود کیفیت تصاویر: استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت تصاویر رادیولوژی و کاهش نویز.
  • تسهیل تفسیر تصاویر: توسعه ابزارهایی برای کمک به رادیولوژیست‌ها در تفسیر تصاویر رادیولوژی، مانند برجسته‌سازی مناطق مشکوک.

 

3. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data):

  • شناسایی الگوها: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های رادیولوژی و کشف ارتباطات جدید بین بیماری‌ها و عوامل خطر.
  • پیش‌بینی پیشرفت بیماری: پیش‌بینی روند پیشرفت بیماری در بیماران مبتلا به بیماری‌های مزمن.
  • ارزیابی اثربخشی درمان: ارزیابی اثربخشی روش‌های مختلف درمانی بر اساس داده‌های رادیولوژی.

 

4. توسعه ابزارهای کمک‌تشخیصی:

  • کمک به رادیولوژیست‌ها: توسعه ابزارهایی برای کمک به رادیولوژیست‌ها در تشخیص بیماری‌ها، مانند ابزارهای اندازه‌گیری خودکار و طبقه‌بندی خودکار ضایعات.
  • تفسیر گزارش‌های رادیولوژی: توسعه سیستم‌هایی برای تفسیر خودکار گزارش‌های رادیولوژی و استخراج اطلاعات کلیدی.

 

۵. همکاری با سایر حوزه‌ها:

  • همکاری با مهندسان نرم‌افزار: توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی.
  • همکاری با متخصصان پزشکی: اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی و اطمینان از اثربخشی آن‌ها در محیط‌های بالینی.
  • همکاری با دانشمندان داده: جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های رادیولوژی.

 

۶. آموزش و پژوهش:

  • آموزش پرسنل: برگزاری دوره‌های آموزشی برای آشنایی پرسنل مرکز با مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی در رادیولوژی.
  • انجام پژوهش‌های بنیادی: انجام پژوهش‌های بنیادی در حوزه هوش مصنوعی برای رادیولوژی به منظور توسعه الگوریتم‌های جدید و بهبود روش‌های موجود.
  • انتشار مقالات علمی: انتشار نتایج پژوهش‌ها در مجلات معتبر علمی.

 

جمع‌بندی:
با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزه هوش مصنوعی، نقش آن در رادیولوژی در آینده بیش از پیش پررنگ خواهد شد. مرکز تحقیقات رادیولوژی می‌تواند با سرمایه‌گذاری در این حوزه، سهم بسزایی در پیشرفت‌های پزشکی و بهبود خدمات تشخیصی ایفا کند.

 

دستاوردهای علمی مرکز در زمینه هوش مصنوعی به شرح زیر می باشد:

 

  • تاریخ انتشار : 1405/04/10 - 10:59
  • : 23
  • زمان مطالعه : 1 دقیقه

Performance of magnetic-resonance imaging radiomics in prediction of response after neoadjuvant chemotherapy in head and neck squamous cell carcinoma: A systematic review and meta-analysis

Performance of MRI radiomics in prediction of response after neoadjuvant chemotherapy {faces}

Objective

To evaluate performance of MRI-based radiomics for evaluating response to neoadjuvant chemotherapy (NACT) in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) patients.

Method

We performed a comprehensive search across four databases until July, 2025 to include studies evaluating diagnostic performance of MRI radiomics in response assessment. Methodological quality of studies was assessed using METhodological RadiomICs Score (METRICS). Using a random-effects bivariate model diagnostic values of area under the curve (AUC), sensitivity, and specificity were calculated. Meta-regression and subgroup analyses were used to explore the source of heterogeneity.

Results

Twenty-one studies were included. The overall predictive performance of MRI-radiomics in the validation set was good, with a summary AUC of 0.84 (95% CI: 0.81–0.87) in differentiation of complete or partial response (CR/PR) and non-responders as those with stable or progressive disease (SD/PD). High heterogeneity was observed, but there was no evidence of publication bias (Deeks’ test p = 0.20). Subgroup analysis resolved the heterogeneity and showed similar performance of model across different therapeutic regimens, study designs, study qualities, and MRI magnitudes of strength. For classifying only CR as responders and PR + SD + PD as non-responders, MRI-radiomics achieved an AUC of 0.83 (95% CI: 0.79–0.86) with low heterogeneity.

Conclusion

MRI radiomics demonstrated high predictive value in evaluating NACT response for HNSCC patients, showing consistent performance across different clinical scenarios. However, the current evidence base is largely retrospective, geographically limited, and predominantly derived from nasopharyngeal cancer cohorts; therefore, broader external validation and prospective multicenter designs are required before routine clinical implementation.
  • Article_DOI : doi.org/10.1016/j.ejro.2026.100786
  • نویسندگان : saeed mohammadzadeh
  • گروه خبر : پژوهش,research article,AI
  • کد خبر : 324928
نفیسه السادات قوامی
تهیه کننده:

نفیسه السادات قوامی

0 نظر برای این مطلب وجود دارد

ارسال نظر

نظر خود را وارد نمایید:

متن درون تصویر را در جعبه متن زیر وارد نمائید *
متن مورد نظر خود را جستجو کنید
تنظیمات پس زمینه