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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）
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） (Available after conference date)
キーワード （和） Computer Aided Diagnosis / Machine Learning / Radiomics / LightGBM / Recursive Feature Elimination / / /  
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文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 IEICE-SIP IEICE-BioX IEICE-IE IEICE-MI IST ME  
開催期間 2022-05-19 - 2022-05-20 
開催地（和） 熊本大工学部 
開催地（英） Kumamoto University 
テーマ（和） 信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用，一般 
テーマ（英）  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-MI 
会議コード 2022-05-SIP-BioX-IE-MI-IST-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル（和） 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 
サブタイトル（和）  
タイトル（英） Detection of Mutation of Driver Gene from Thoracic CT Images Based on Machine Learning 
サブタイトル（英）  
キーワード(1)（和/英） Computer Aided Diagnosis /  
キーワード(2)（和/英） Machine Learning /  
キーワード(3)（和/英） Radiomics /  
キーワード(4)（和/英） LightGBM /  
キーワード(5)（和/英） Recursive Feature Elimination /  
キーワード(6)（和/英） /  
キーワード(7)（和/英） /  
キーワード(8)（和/英） /  
第1著者 氏名（和/英/ヨミ） 渡邊 至恩 / Shion Watanabe / ワタナベ シオン
第1著者 所属（和/英） 九州工業大学 (略称： 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称： KIT)
第2著者 氏名（和/英/ヨミ） 神谷 亨 / Tohru Kamiya / カミヤ トオル
第2著者 所属（和/英） 九州工業大学 (略称： 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称： KIT)
第3著者 氏名（和/英/ヨミ） 寺澤 岳 / Takashi Terasawa / テラサワ タカシ
第3著者 所属（和/英） 産業医科大学 (略称： 産業医科大)
University of Occupational and Environmental Health (略称： UOEH)
第4著者 氏名（和/英/ヨミ） 青木 隆敏 / Takatoshi Aoki / アオキ タカトシ
第4著者 所属（和/英） 産業医科大学 (略称： 産業医科大)
University of Occupational and Environmental Health (略称： UOEH)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-19 14:30:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IEICE-MI 
資料番号  
巻番号（vol） vol.46 
号番号（no）  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  

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