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J-GLOBAL ID：202402219647354951   整理番号：24A0420381

Visual transformerモデルを用いたIDH変異予測モデルの多施設性能比較試験

A multicenter performance comparison study of an IDH status prediction model using the visual transformer model

著者 (12件)： 高橋慧 (国立がん研究セ 研 医療AI研究開発分野) ,  高橋慧 (理研 革新知能統合研究セ) ,  高橋雅道 (国立がん研究セ 中央病院 脳脊髄腫瘍科) ,  木下学 (旭川医大 医 脳神経外科) ,  三宅基隆 (国立がん研究セ 中央病院 放射線診断科) ,  小林和馬 (国立がん研究セ 研 医療AI研究開発分野) ,  小林和馬 (理研 革新知能統合研究セ) ,  瀬々潤 (国立がん研究セ 研 医療AI研究開発分野) ,  市村幸一 (順天堂大 医 脳疾患連携分野研究) ,  成田善孝 (国立がん研究セ 中央病院 脳脊髄腫瘍科) ,  浜本隆二 (国立がん研究セ 研 医療AI研究開発分野) ,  浜本隆二 (理研 革新知能統合研究セ)
資料名： 日本脳腫瘍学会学術集会プログラム・抄録集  (Program and Abstracts. Annual Meeting of Japan Society for Neuro-Oncology)
巻： 41st  ページ： 114  発行年： 2023年11月15日 
JST資料番号： L7488A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： *遺伝子 ,...
準シソーラス用語： 遺伝子変異 ,...

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著者キーワード (3件)： IDH mutation ,  Glioma ,  Deep learning

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  神経系の腫よう  (GN04000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： Transformer ,  モデル ,  変異 ,  予測モデル ,  施設 ,  性能比較 ,  試験