Research Trends and Evolution in Radiogenomics (2005-2023): Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiogenomics is an emerging technology that integrates genomics and medical image-based radiomics, which is considered a promising approach toward achieving precision medicine. OBJECTIVE: The aim of this study was to quantitatively analyze the research status, dynamic trends, and evolutionary trajectory in the radiogenomics field using bibliometric methods. METHODS: The relevant literature published up to 2023 was retrieved from the Web of Science Core Collection. Excel was used to analyze the annual publication trend. VOSviewer was used for constructing the keywords co-occurrence network and the collaboration networks among countries and institutions. CiteSpace was used for citation keywords burst analysis and visualizing the references timeline. RESULTS: A total of 3237 papers were included and exported in plain-text format. The annual number of publications showed an increasing annual trend. China and the United States have published the most papers in this field, with the highest number of citations in the United States and the highest average number per item in the Netherlands. Keywords burst analysis revealed that several keywords, including "big data," "magnetic resonance spectroscopy," "renal cell carcinoma," "stage," and "temozolomide," experienced a citation burst in recent years. The timeline views demonstrated that the references can be categorized into 8 clusters: lower-grade glioma, lung cancer histology, lung adenocarcinoma, breast cancer, radiation-induced lung injury, epidermal growth factor receptor mutation, late radiotherapy toxicity, and artificial intelligence. CONCLUSIONS: The field of radiogenomics is attracting increasing attention from researchers worldwide, with the United States and the Netherlands being the most influential countries. Exploration of artificial intelligence methods based on big data to predict the response of tumors to various treatment methods represents a hot spot research topic in this field at present.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,124 | 0,202 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».