WEKO3
アイテム
機械学習による胸部CT画像からのドライバー遺伝子情報変異有無の識別法
http://hdl.handle.net/10228/0002000137
http://hdl.handle.net/10228/0002000137ddd706e7-0e3c-4365-9843-4c226834511d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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LaSEINE-2022_DC20.pdf (386 KB)
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| アイテムタイプ | 会議発表論文 = Conference Paper(1) | |||||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2023-10-12 | |||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | 機械学習による胸部CT画像からのドライバー遺伝子情報変異有無の識別法 | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||||
| タイトル | A Classification Method for Mutation of Driver Gene Information from Thoracic CT Images Based on Machine Learning | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||||||||
| 著者 |
吉福, 優汰
× 吉福, 優汰
× 神谷, 亨
WEKO
402
× 寺澤, 岳
× 青木, 隆敏
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| 抄録 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | Genetic testing confirms the mutation in driver gene information involved in cancer cell growth. If the mutation is identified, molecularly targeted drugs with significantly higher response rates and milder side effects are expected to play an active role, but due to the difficulty of identification by imaging findings, testing is performed by invasive biopsy. However, due to the difficulty of identification by image findings, the examination is performed by invasive biopsy. Therefore, CAD (Computer Aided Diagnosis) system is highly applicable to detect mutations non-invasively by applying the analysis results obtained from images. In recent years, the correlation between radiomics features and cancer has been confirmed, and the prediction, classification, and detection of lesions in unknown data by machine learning using these features have shown high performance. Therefore, with the goal of developing a non-invasive genetic testing CAD system, we propose a method for detecting driver gene information mutations from chest CT (Computed Tomography) images using Ensemble Learning. In this method, the radiomics features extracted from the chest CT images are used for supervised learning by ensemble learning. Then, the effectiveness of the proposed method is verified by classifying the images into different classes and performing evaluation experiments. | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||||
| 備考 | ||||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||||
| 内容記述 | バイオメディカル・ファジィ・システム学会第35回年次大会, BMFSA2022, 2022年12月17日-18日, 兵庫県姫路市 | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Proceedings of the Annual Conference of Biomedical Fuzzy Systems Association ja : バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 巻 35, p. K-3, 発行日 2023-06-30 |
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| 出版社 | ||||||||||||||||||||||||
| 出版社 | バイオメディカル・ファジィ・システム学会 | |||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||||
| DOI | ||||||||||||||||||||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.24466/pacbfsa.35.0_K-3 | |||||||||||||||||||||||
| CRID | ||||||||||||||||||||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | CRID | |||||||||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://cir.nii.ac.jp/crid/1390859558295943040 | |||||||||||||||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) 2022 バイオメディカル・ファジィ・システム学会 | |||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||||||||||||||
| 値 | no | |||||||||||||||||||||||
