For therapy response assessment, texture features are input for machine learning a classifier and for using a machine learnt classifier. Rather than or in addition to using formula-based texture features, data driven texture features are derived from training images. Such data driven texture features are independent analysis features, such as features from independent subspace analysis. The texture features may be used to predict the outcome of therapy based on a few number of or even one scan of the patient.Selon l'invention, pour une évaluation de réponse de thérapie, des caractéristiques de texture sont entrées pour effectuer un apprentissage automatique d'un classificateur et pour utiliser un classificateur appris par apprentissage automatique. Plutôt que ou en plus d'utiliser des caractéristiques de texture basées sur une formule, des caractéristiques de texture entraînées par données sont dérivées d'images d'entraînement. De telles caractéristiques de texture entraînées par données sont des caractéristiques d'analyse indépendante, telles que des caractéristiques provenant d'une analyse de sous-espace indépendante. Les caractéristiques de texture peuvent être utilisées pour prédire le résultat d'une thérapie sur la base de quelques ou même d'un seul balayage du patient.
