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J-GLOBAL ID：201702290661336639   整理番号：17A0241867

NLSTにおけるライム塊の大きさ範囲による情報に基づく特徴選択を介して悪性腫瘍予測の改善【Powered by NICT】

Improving malignancy prediction through feature selection informed by nodule size ranges in NLST

著者 (7件)： Cherezov Dmitry (Department of Computer Sciences and Engineering, University of South Florida, Tampa, USA) ,  Hawkins Samuel (Department of Computer Sciences and Engineering, University of South Florida, Tampa, USA) ,  Goldgof Dmitry (Department of Computer Sciences and Engineering, University of South Florida, Tampa, USA) ,  Hall Lawrence (Department of Computer Sciences and Engineering, University of South Florida, Tampa, USA) ,  Balagurunathan Yoganand (Departments of Cancer Imaging and Metabolism, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, Tampa, Florida, USA) ,  Gillies Robert J. (Departments of Cancer Imaging and Metabolism, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, Tampa, Florida, USA) ,  Schabath Matthew B. (Departments of Cancer Epidemiology, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute, Tampa, Florida, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 001939-001944  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピューター断層撮影(CT)は肺非小細胞癌(NSCLC)の診断と治療中の広く使用されている。悪性および良性結節の分類のために設計された,現在のコンピュータ支援診断(CAD)モデルは,決定を行う画像特徴を用いて,特徴選択によって選択された。本論文では,分類の総合精度を増加させるために異なるノジュールサイズ範囲により知らされた異なる画像特徴の自動選択を調べた。NLSTデータセットは,非小細胞肺癌に対するCTスクリーニングに最大利用可能なデータセットの一つである。は261例を使用した訓練データセットと237例として試験データセットとして。生物学的変動を示すかもしれない,ノジュールサイズを実質的に変えることができる。例えば,訓練集合の中の,対12ミリメートルまでの対ミリメータの直径を有する結節である。前提は良性と悪性結節はサイズに関連した異なるradiomic定量的記述子を持つことである。最長結節直径(LD)に基づく三種類のサブセットへの訓練と試験データセットを分割後パラメータ精度は74.68%から81.01%に改善され,AUCは0.69から0.79へ改善した。AUCは選択パラメータの主要な因子であるならば,精度は72.57%から77.5%に向上し,AUCは0.78から0.82に改善することを示した。さらに,少数癌クラスのためのオーバサンプリング法の影響を示した。0.82から0.87までのいくつかの特別な場合。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 部分集合 ,  計算機診断 ,  *ライム ,  非小細胞肺癌 ,  画像特性 ,  *特徴選択 ,  治療法 ,  スクリーニング ,  統制索引語 ,  オーバサンプリング ,  試験データ ,  結節 ,  コンピューター断層撮影
準シソーラス用語： 計算機トモグラフィー ,  訓練データ ,  *悪性腫瘍 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (6件)： ライム ,  塊 ,  大きさ ,  特徴選択 ,  悪性腫瘍 ,  予測