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| ■論文No. |
PI23032,IIS23037 |
| ■ページ数 |
3ページ |
■発行日
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2023/03/24 |
| ■タイトル |
病理組織画像を用いた肝細胞癌の術後早期再発予測のパッチベース深層学習モデル |
| ■タイトル(英語) |
A patch-based deep learning model for postoperative early recurrence prediction of hepatocellular carcinoma using histopathological images |
| ■著者名 |
占 淦(立命館大学),王 芳(浙江大学),王 偉彬(立命館大学),李 印豪(立命館大学),陳 青青(浙江大学),胡 紅傑(浙江大学),陳 延偉(立命館大学) |
| ■著者名(英語) |
Gan Zhan(Ritsumeikan University ),Fang Wang(Zhejiang University),Weibin Wang(Ritsumeikan University ),Yinhao Li(Ritsumeikan University ),Qingqing Chen(Zhejiang University),Hongjie Hu(Zhejiang University),Yen-Wei Chen(Ritsumeikan University ) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会 |
| ■本誌 |
2023年3月27日知覚情報/次世代産業システム合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
17-19ページ |
| ■原稿種別 |
英語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
肝細胞がん|早期再発|深層学習|術後予測|病理組織画像|パッチベースモデル|Hepatocellular Carcinoma|Early recurrence|Deep learning|Postoperative prediction|Histopathological images|Patch-based model |
| ■要約(日本語) |
腫瘍組織画像の組織構造と細胞形態が、肝細胞癌 (HCC) の進行と腫瘍全体の不均一性を直接反映していることを考慮して、HCC 患者の病理組織画像にパッチベースの深層学習モデルを設計し、HCC の術後早期再発予測を実現する。 |
| ■要約(英語) |
Considering the tissue structure and cell morphology in the tumor histopathological images directly reflect the progression of Hepatocellular Carcinoma (HCC) and heterogeneity across tumors, we design a patch-based model on histopathological images of HCC patients to complete the postoperative early recurrence prediction task of HCC. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,365Kバイト |
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