講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-19 14:30
機械学習による胸部CT画像からのドライバー遺伝子変異有無の識別 ○渡邊至恩・神谷 亨(九工大)・寺澤 岳・青木隆敏(産業医科大) SIP2022-11 BioX2022-11 IE2022-11 MI2022-11 |
抄録 |
(和) |
2020年,日本のがんによる死亡者数は37万人を超え,部位別における死亡率は肺がんが第1位を記録している.がんは,病期が経過するにつれて生存率も著しく低下するため,早期発見・早期治療が重要な課題である.がんのドライバー遺伝子変異が確認できれば分子標的薬を使用することが可能となるが,そのためには侵襲的な組織学的検査が必要である.侵襲的生検による患者への負担やがん細胞の時間的不均一性の問題などから,非侵襲的に短時間で検査できる新手法の開発が望まれる.本論文では,非侵襲,短時間,低コストなCAD(Computer Aided Diagnosis)システムの開発を目標とし,機械学習による胸部CT画像からのドライバー遺伝子変異有無の識別法を提案する.提案法では胸部CT画像に加えRadiomics特徴量を説明変数として与え,LightGBMによる教師あり学習を行い,ドライバー遺伝子変異あり/なしの二値分類を行う. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
Computer Aided Diagnosis / Machine Learning / Radiomics / LightGBM / Recursive Feature Elimination / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 31, MI2022-11, pp. 61-66, 2022年5月. |
資料番号 |
MI2022-11 |
発行日 |
2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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