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  1. 学術雑誌論文
  2. 4 自然科学

Automatic Identification of CTC in Fluorescence Microscopy Images Based on A Lightweight Hybrid Network Model

http://hdl.handle.net/10228/0002001783
http://hdl.handle.net/10228/0002001783
d989012e-502c-4ca4-a2fe-c1310373c0a7
名前 / ファイル ライセンス アクション
10461630.pdf 10461630.pdf (1.8 MB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-07-23
タイトル
タイトル Automatic Identification of CTC in Fluorescence Microscopy Images Based on A Lightweight Hybrid Network Model
言語 en
著者 Nakamichi, Kazuki

× Nakamichi, Kazuki

en Nakamichi, Kazuki

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Tsuji, Kouki

× Tsuji, Kouki

en Tsuji, Kouki

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Yoneda, Kazue

× Yoneda, Kazue

en Yoneda, Kazue

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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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著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 Copyright (c) 2025 by the authors. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited (CC BY 4.0).
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Circulating Tumor Cells (CTC) are expected to be a useful biomarker for cancer metastasis. CTC analysis can be used to assess cancer status and the therapeutic effects of anticancer drugs. Pathologists analyze blood samples from images taken with a fluorescence microscope. However, the number of CTCs in blood is very small, which is a time-consuming task. In this paper, we propose an automatic CTC identification method from fluorescence microscopy images. In the proposed method, we detect cell regions using a selective enhancement filter and blob analysis. Then, we identify the CTC using a SqueezeNet-based Convolutional Neural Network (CNN) model with Spatial Pyramid Pooling (SPP). We apply the proposed method to 5040 microscopy images and evaluate its effectiveness. The experimental results show that the proposed method has a true positive rate of 97.30%, a false positive rate of 2.069%, and an Area Under the Curve (AUC) of 0.991.
言語 en
書誌情報 en : Journal of Advances in Information Technology

巻 16, 号 5, p. 648-654, 発行日 2025-05-09
出版社
出版者 Engineering and Technology Publishing
言語 en
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Circulating Tumor Cells (CTC)
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 fluorescence microscopy images
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 SqueezeNet, Spatial Pyramid Pooling (SPP)
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 VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.12720/jait.16.5.648-654
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 1798-2340
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/25_ja.html
論文ID(連携)
値 10461630
連携ID
値 14702
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Ver.1 2025-07-23 12:00:07.042679
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