Studie om kvinnelige pasienters mammografiske teksturegenskaper (COMPRESS)

Mammografi er den vanligste metoden for brystavbildning, og den gir informasjon for modellbygging og analyse. Radiomiks brukt til mammografi har potensial til å revolusjonere klinisk beslutningstaking ved å gi verdifull innsikt i risikovurdering og sykdomsdeteksjon. Til tross for dette er påvirkningen av avbildningsparametere og kliniske og biologiske faktorer på radiologiske teksturfunksjoner fortsatt dårlig forstått. Det er et presserende behov for å overvinne hindringen av system-iboende effekter på mammografiske bilder for å lette oversettelsen av radiologiske teksturfunksjoner til rutinemessig klinisk praksis ved å muliggjøre pålitelig og robust AI-basert eller AI-støttet beslutningstaking. Forståelse av forholdet mellom bildeparametere, teksturegenskaper og klinisk og biologisk informasjon støtter dessuten den kliniske bruken av AI. Målet med denne studien er å evaluere AI-metoder for klinisk praksis og å studere hvordan det forholder seg til kliniske faktorer og biologiske egenskaper.