Article (Scientific journals)
Radiomique et automatisation en RadiothéRapie : un duo gagnant !
COUCKE, Philippe
2021In Revue Médicale de Liège, 76 (5-6), p. 369-374
Peer reviewed
 

Files


Full Text
Radiomique et automatisation en RadiothéRapie un duo gagnant .pdf
Publisher postprint (255.76 kB)
Download

All documents in ORBi are protected by a user license.

Send to



Details



Keywords :
Imagerie oncologique; Radiomique; Automatisation; Oncology imaging; Radiomics; Automation
Abstract :
[fr] L’incidence du cancer augmente chaque année suivant de très près l’augmentation de la moyenne d’âge de la population. La charge de travail ne fait qu’augmenter en oncologie, y compris en radiothérapie. Il devient difficile de recruter certains professionnels dans le secteur (comme par exemple, des physiciens). À ce manque, vient s’ajouter l’afflux massif de données pour chaque patient, provenant d’une multitude de sources possibles et, en particulier, la quantité et la complexité des informations contenues dans les différents examens d’imagerie. L’extraction des données structurelles (anatomie et extension de la maladie) et fonctionnelles (biologie et activité métabolique tumorale au sens large) devient laborieuse. De plus,certains éléments contenus dans l’image numérique ne sont tout simplement plus accessibles à nos capacités de perception visuelle. La pénurie annoncée en professionnels experts ainsi que la complexité grandissante de l’analyse de l’image méritent l’apport de l’intelligence artificielle. Nous allons faire le point de l’impact attendu de la «radiomique» qui permet l’automatisation des processus, en particulier pour la préparation et l’individualisation des traitements en radiothérapie.
[en] Cancer incidence is steadily progressing worldwide, in parallel with the aging of the population. Workload is increasing constantly, especially in the fields of oncology and radiotherapy. This is particularly worrysome, as there is a general shortage of skilled professionals in the field (for example in medical physics). Moreover, every single patient does represent an enormous amount of data issued from a wide range of sources. This is especially true as far a medical imaging is concerned. Extraction of morphological data (anatomical location and extent of the tumour) and functional data (tumour biology and metabolism in general) becomes laborious. Moreover, images contain information which cannot be discerned by the human eye. Therefore, to handle shortage of human resources and transform this enormous amount of data automatically, artificial intelligence becomes a «must have». We intend to highlight the growing importance of radiomics as a cornerstone in automation of processes in radiotherapy, especially for treatment planification and a more personalized individualized treatment approach.
Disciplines :
Oncology
Author, co-author :
COUCKE, Philippe  ;  Centre Hospitalier Universitaire de Liège - CHU > Département de Physique Médicale > Service médical de radiothérapie
Language :
French
Title :
Radiomique et automatisation en RadiothéRapie : un duo gagnant !
Alternative titles :
[en] Radiomics and automation in RadiotheRapy
Publication date :
2021
Journal title :
Revue Médicale de Liège
ISSN :
0370-629X
eISSN :
2566-1566
Publisher :
Université de Liège. Revue Médicale de Liège, Liège, Belgium
Volume :
76
Issue :
5-6
Pages :
369-374
Peer reviewed :
Peer reviewed
Available on ORBi :
since 13 July 2021

Statistics


Number of views
86 (3 by ULiège)
Number of downloads
135 (3 by ULiège)

Scopus citations®
 
0
Scopus citations®
without self-citations
0

Bibliography


Similar publications



Contact ORBi