| 大会名称 |
| 2023年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023S |
| 開催年 |
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2023
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| 発行日 |
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2023/9/5
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| セッション番号 |
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B-19
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| セッション名 |
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ヘルスケア・医療情報通信技術
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| 講演日 |
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2023/9/12
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| 講演場所(会議室等) |
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全学教育棟 本館 中棟 2階Ｃ23講義室
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| 講演番号 |
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B-19-19
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| タイトル |
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ハイパースペクトル画像による胆のう関連検体の機械学習分類
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| 著者名 |
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◎宮﨑海光, 山口碧生, 神谷健太郎, 中矢大輝, 野呂瀬朋子, 大池信之, 大川千絵, 大谷 絢, 佐々木美友, 青木瑠伽,
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| キーワード |
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病理診断, 癌の確定診断, ハイパースペクトルイメージング, スーパーピクセル解析, 機械学習, 胆のう
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| 抄録 |
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病理診断における癌の確定診断は、主に医師の医学的知識や患者の情報などから総合的に行われている。ただ現状、客観的な指標が不足しており、病理専門医であっても診断に迷う症例が存在する。本研究では、ハイパースペクトルイメージングから得られたスペクトル情報を新たな指標とし、スーパーピクセル解析を組み合わせた機械学習で癌の検出を試みた。胆管組織診と胆汁細胞診ではそれぞれ7つと4つの機械学習モデルを用い、6つの評価指標で分析し、テストデータにおいて胆管の組織診、胆汁の細胞診において癌細胞と正常細胞をそれぞれ93.3%、83.2%の正答率で識別した。この手法は癌患者の早期診断、治療、予後改善に寄与する可能性がある。
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