ディープラーニングレディオミクスを用いた肺がんの放射線治療の予後予測

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タイトル別名
  • Deep Learning Based Radiomics for Prognostic Prediction in Lung Cancer Patients

抄録

<p>近年，レディオミクスは放射線画像診断分野に加え，放射線治療分野においても積極的に研究が行われ始めている．レディオミクス手法には，大きく分けて2つの手法が存在する．一つは，人間が定義した計算式によって特徴量の計算を行う手法（handcrafted features）である．この手法では人間が定義した特徴量を使用するため，計算が“ブラックボックス化”しないという利点はある一方で，人間が特徴量を定義しなければならず，人間が気づいていない（数式化できていない）さらに優れた特徴量がある可能性もある．もう一つの手法はディープラーニングを用いた手法であり，（1）ローイメージを使って解析できるため，腫瘍のセグメンテーションが必要ない，（2）人間が定義していない特徴量を抽出できる可能性がある，という利点をもつ．この解説では，特に放射線治療の予後予測について2つの手法の違いを説明しながら詳しく解説する．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390002184873776768
  • NII論文ID
    130007796419
  • DOI
    10.11409/mit.38.4
  • ISSN
    21853193
    0288450X
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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