Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Читадзе А.А.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Данилов Г.В.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Калаева Д.Б.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Пронин И.Н.

ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России

Тематическое моделирование научной литературы в области радиомики глиом

Авторы:

Читадзе А.А., Данилов Г.В., Калаева Д.Б., Пронин И.Н.

Подробнее об авторах

Прочитано: 266 раз


Как цитировать:

Читадзе А.А., Данилов Г.В., Калаева Д.Б., Пронин И.Н. Тематическое моделирование научной литературы в области радиомики глиом. Журнал «Вопросы нейрохирургии» имени Н.Н. Бурденко. 2025;89(6‑2):57‑66.
Chitadze AA, Danilov GV, Kalaeva DB, Pronin IN. Topic modeling of literature in glioma radiomics. Burdenko's Journal of Neurosurgery. 2025;89(6‑2):57‑66. (In Russ., In Engl.)
https://doi.org/10.17116/neiro20258906257

Рекомендуем статьи по данной теме:
Хи­рур­гия гли­ом зо­ны Бро­ка. Жур­нал «Воп­ро­сы ней­ро­хи­рур­гии» име­ни Н.Н. Бур­ден­ко. 2025;(6):38-45

Литература / References:

  1. Ostrom QT, Price M, Neff C, Cioffi G, Waite KA, Kruchko C, Barnholtz- Sloan JS. CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Other Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2015-2019. Neuro-Oncology. 2022;24(Suppl 5):v1-v95.  https://doi.org/10.1093/neuonc/noac202
  2. Nicholson JG, Fine HA. Diffuse Glioma Heterogeneity and Its Therapeutic Implications. Cancer Discovery. 2021;11(3):575-590.  https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-20-1474
  3. Choi Y, Jang J, Kim B-S, Ahn K-J. Pretreatment MR-based radiomics in patients with glioblastoma: A systematic review and meta-analysis of prognostic endpoints. European Journal of Radiology. 2023;168:111130. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.111130
  4. Zhu FY, Sun YF, Yin XP, Wang TD, Zhang Y, Xing LH, Xue LY, Wang JN. Use of Radiomics Models in Preoperative Grading of Cerebral Gliomas and Comparison with Three-dimensional Arterial Spin Labelling. Clinical Oncology. 2023;35:726-735.  https://doi.org/10.1016/j.clon.2023.08.001
  5. Zhang W, Guo Y, Jin Q. Radiomics and Its Feature Selection: A Review. Symmetry (Basel). 2023;15(10):1834. https://doi.org/10.3390/sym15101834
  6. Van Timmeren JE, Cester D, Tanadini-Lang S, Alkadhi H, Baessler B. Radiomics in medical imaging-«how-to» guide and critical reflection. Insights Imaging. 2020;11:91.  https://doi.org/10.1186/s13244-020-00887-2
  7. Zhong J, Lu J, Zhang G, Mao S, Chen H, Yin Q, Hu Y, Xing Y, Ding D, Ge X, Zhang H, Yao W. An overview of meta-analyses on radiomics: more evidence is needed to support clinical translation. Insights Imaging. 2023;14(1):111.  https://doi.org/10.1186/s13244-023-01437-2
  8. Kocak B, Baessler B, Bakas S, Cuocolo R, Fedorov A, Maier-Hein L, Mercaldo N, Müller H, Orlhac F, Pinto Dos Santos D, Stanzione A, Ugga L, Zwanenburg A. CheckList for EvaluAtion of Radiomics research (CLEAR): a step-by-step reporting guideline for authors and reviewers endorsed by ESR and EuSoMII. Insights Imaging. 2023;14(1):75.  https://doi.org/10.1186/s13244-023-01415-8
  9. Chen C, Du X, Yang L, Liu H, Li Z, Gou Z and Qi J. Research on application of radiomics in glioma: a bibliometric and visual analysis. Frontiers in Oncology. 2023;13:1083080. https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1083080
  10. Nayak SS, Pendem S, Menon GR, Sampathila N, Koteshwar P. Quality Assessment of MRI-Radiomics-Based Machine Learning Methods in Classification of Brain Tumors: Systematic Review. Diagnostics (Basel). 2024;14(23):2741. https://doi.org/10.3390/diagnostics14232741
  11. Karabacak M, Patil S, Gersey ZC, Komotar RJ, Margetis K. Radiomics-Based Machine Learning with Natural Gradient Boosting for Continuous Survival Prediction in Glioblastoma. Cancers (Basel). 2024;16(21):3614. https://doi.org/10.3390/cancers16213614
  12. Duman A, Sun X, Thomas S, Powell JR, Spezi E. Reproducible and Interpretable Machine Learning-Based Radiomic Analysis for Overall Survival Prediction in Glioblastoma Multiforme. Cancers (Basel). 2024;16(19):3351. https://doi.org/10.3390/cancers16193351
  13. Poursaeed R, Mohammadzadeh M, Safaei AA. Survival prediction of glioblastoma patients using machine learning and deep learning: a systematic review. BMC Cancer. 2024;24(1):1581. https://doi.org/10.1186/s12885-024-13320-4
  14. Zhang J, Cao G, Pang H, Li J, Yao X. Development and validation of radiomics machine learning model based on contrast-enhanced computed tomography to predict axillary lymph node metastasis in breast cancer. Biomolecules and Biomedicine. 2023;23(2):317-326.  https://doi.org/10.17305/bjbms.2022.7853
  15. Kim M, Lee JH, Joo L, Jeong B, Kim S, Ham S, Yun J, Kim N, Chung SR, Choi YJ, Baek JH, Lee JY, Kim JH. Development and Validation of a Model Using Radiomics Features from an Apparent Diffusion Coefficient Map to Diagnose Local Tumor Recurrence in Patients Treated for Head and Neck Squamous Cell Carcinoma. Korean Journal of Radiology. 2022;23(11):1078-1088. https://doi.org/10.3348/kjr.2022.0299
  16. Teng X, Zhang J, Zwanenburg A, Sun J, Huang Y, Lam S, Zhang Y, Li B, Zhou T, Xiao H, Liu C, Li W, Han X, Ma Z, Li T, Cai J. Building reliable radiomic models using image perturbation. Scientific Reports. 2022;12(1):10035. https://doi.org/10.1038/s41598-022-14178-x
  17. Danilov G, Shevchenko A, Afandiev R, Batalov A, Pogosbekyan E, Zakharova N, Shugai S, Pronin I. Reproducibility of Radiomic Features in Glial Brain Tumors. Studies in Health Technology and Informatics. 2024;316:1165-1166. https://doi.org/10.3233/SHTI240617
  18. Hooper GW, Ginat DT. MRI radiomics and potential applications to glioblastoma. Frontiers in Oncology. 2023;13:1134109. https://doi.org/10.3389/fonc.2023
  19. Wang W, Wang Y, Meng W, Guo E, He H, Huang G, He W, Wu Y. Prediction of Glioma enhancement pattern using a MRI radiomics-based model. Medicine (Baltimore). 2024;103(36): e39512. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000039512

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.