| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-12-13 13:30
深層学習とRadiomicsの融合による脳膠腫IDH遺伝子変異予測
○時 暁宇・張 昕然・岩本祐太郎（立命館大）・Jingliang Cheng・Jie Bai・Guohua Zhao（Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H）・陳 延偉（立命館大） |
| 抄録 |
（和） |
(まだ登録されていません) |
| （英） |
According to the 2016 World Health Organization classification scheme for gliomas, Isocitrate
dehydrogenase(IDH) status is a very important basis for diagnosis. It is believed that there is a strong relationship between
IDH status and glioma prognosis. Therefore, it is necessary to predict IDH status for the treatment of glioma. In this paper, we
proposed a fusion model using MRI-based radiomics with deep learning feature for glioma IDH mutation prediction. The
effectiveness of the proposed method is validated on our private from First Affiliated Hospital of Zhengzhou
University(FHZU), China. The F1score of the proposed method is 0.84, which is superior to state-of-the-art methods. |
| キーワード |
（和） |
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| （英） |
Isocitrate dehydrogenase / Glioma / Radiomics / Deep learning / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 39, ME2021-93, pp. 21-24, 2021年12月. |
| 資料番号 |
ME2021-93 |
| 発行日 |
2021-12-06 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME |
| 開催期間 |
2021-12-13 - 2021-12-13 |
| 開催地（和） |
オンライン |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像、映像、音声等のメディア処理技術とその応用、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2021-12-ME |
| 本文の言語 |
英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） |
深層学習とRadiomicsの融合による脳膠腫IDH遺伝子変異予測 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Fusion model using MRI-based radiomics with deep learning feature for glioma IDH mutation predicting |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
/ Isocitrate dehydrogenase |
| キーワード(2)（和/英） |
/ Glioma |
| キーワード(3)（和/英） |
/ Radiomics |
| キーワード(4)（和/英） |
/ Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
時 暁宇 / Shi Xiaoyu / トキ ギョウ |
| 第1著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
張 昕然 / Zhang Xinran / チョウ キンゼン |
| 第2著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
岩本 祐太郎 / Yiwamoto Yutaro / イワモト ユウタロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
Jingliang Cheng / Jingliang Cheng / |
| 第4著者 所属（和/英） |
Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H (略称： Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H)
Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University (略称： Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
Jie Bai / Jie Bai / |
| 第5著者 所属（和/英） |
Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H (略称： Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H)
Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University (略称： Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
Guohua Zhao / Guohua Zhao / |
| 第6著者 所属（和/英） |
Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H (略称： Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H)
Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University (略称： Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated H) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
陳 延偉 / Chen yenwei / チン エンイ |
| 第7著者 所属（和/英） |
立命館大学 (略称： 立命館大)
Ritsumeikan University (略称： Ritsu Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 所属（和/英） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-12-13 13:30:00 |
| 発表時間 |
30分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2021-93 |
| 巻番号（vol） |
vol.45 |
| 号番号（no） |
no.39 |
| ページ範囲 |
pp.21-24 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2021-12-06 (ME) |
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