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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Classification of Histological Types of Primary Lung Cancer from CT Images Using Clinical Information

http://hdl.handle.net/10228/0002001644
http://hdl.handle.net/10228/0002001644
951c276f-3033-4ab8-83fe-12328135f16c
名前 / ファイル ライセンス アクション
10450816.pdf 10450816.pdf (322.2 KB)
Item type 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-04-24
タイトル
タイトル Classification of Histological Types of Primary Lung Cancer from CT Images Using Clinical Information
言語 en
著者 Honda, Naoya

× Honda, Naoya

en Honda, Naoya

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神谷, 亨

× 神谷, 亨

WEKO 402
e-Rad_Researcher 80295005
Scopus著者ID 55739611300
九工大研究者情報 25

en Kamiya, Tohru
Kim, Hyoungseop

ja 神谷, 亨
金, 亨燮

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Kido, Shoji

× Kido, Shoji

en Kido, Shoji

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著作権関連情報
言語 en
権利情報 Copyright (c) ACM 2024. This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record was published in Publication, https://doi.org/10.1145/3678935.3678969.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Identification of primary lung cancer is very important because it influences the course of treatment, especially for small cell carcinomas, which metastasize rapidly and have to be detected at an early stage. In addition to imaging, clinical information is often used in CAD (computer aided diagnosis) systems. Especially, clinical information such as smoking history, which is considered to be important in the diagnosis of lung cancer. In this paper, we propose a method to identify primary lung cancer by adding clinical information from medical records in addition to images to improve the accuracy of diagnosis. We use tumor images surrounded by rectangular regions from CT images in an open dataset as input images and train the method based on deep learning technique. We evaluate the proposed method by discriminating tumors from unknown data. In our experiments, we found that the accuracy was improved about 6% when clinical information was added to 604 images, which included four classes of cancer; adenocarcinoma, small cell carcinoma, squamous cell carcinoma, and large cell carcinoma.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 ICBET 2024: 2024 14th International Conference on Biomedical Engineering and Technology, June 14 - 17, 2024, Seoul Republic of Korea
言語 en
書誌情報 en : ICBET '24: Proceedings of the 2024 14th International Conference on Biomedical Engineering and Technology

p. 128-132, 発行日 2024-10-12
出版社
出版者 ACM
キーワード
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主題Scheme Other
主題 CT Image
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Computer Aided Diagnosis
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine Learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Deep Learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 ResNet
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 ResNet-D
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 SE-Block
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Standardization
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Multimodal
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1145/3678935.3678969
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 979-8-4007-1762-8
会議記述
会議名 ICBET 2024: 2024 14th International Conference on Biomedical Engineering and Technology
言語 en
回次 14
開始年 2024
開始月 06
開始日 14
終了年 2024
終了月 06
終了日 17
開催国 KOR
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/25_ja.html
論文ID(連携)
値 10450816
連携ID
値 14415
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Ver.1 2025-04-24 12:00:05.464177
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