Вычислительная система радиомики для расшифровки рентгенографического фенотипа

Радиомика направлена на количественную оценку фенотипических характеристик на медицинских изображениях с помощью автоматизированных алгоритмов. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в радиомике, основанные либо на специально разработанных алгоритмах с жестко заданной логикой, либо на методах глубокого обучения, могут использоваться для создания неинвазивных биомаркеров на основе медицинских изображений. Однако отсутствие стандартизированных определений алгоритмов и методов обработки изображений существенно затрудняет воспроизводимость и сопоставимость результатов. Для решения этой проблемы мы разработали PyRadiomics — гибкую платформу с открытым исходным кодом, способную извлекать из медицинских изображений широкий набор специально разработанных признаков. PyRadiomics реализована на языке Python и может использоваться автономно или в составе 3D Slicer. В этой статье мы рассматриваем рабочий процесс и архитектуру PyRadiomics и демонстрируем ее применение для характеристики поражений легких. Исходный код, документация и примеры находятся в открытом доступе по адресу www.radiomics.io. С помощью этой платформы мы стремимся установить эталонный стандарт для радиомического анализа, предоставить протестированный и поддерживаемый ресурс, а также расширить сообщество разработчиков радиомических методов, занимающихся решением важнейших задач в онкологических исследованиях. Cancer Res; 77(21); e104–7. ©2017 AACR.