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J-GLOBAL ID：201502212878067158   整理番号：15A1232218

定量的位相イメージングと機械学習を用いる前立腺癌診断

Prostate cancer diagnosis using quantitative phase imaging and machine learning

著者 (6件)： NGUYEN Tan H. (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  SRIDHARAN Shamira (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  MARCIAS Virgilia (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  BALLA Andre K. (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  DO Minh N. (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  POPESCU Gabriel (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9336  ページ： 933619.1-933619.10  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 前立腺癌はアメリカでは男性の死亡率が2番目に多い,一般的な癌である。本報では,定量的位相イメージングと機械学習を使用した,前立腺癌の診断法を報告した。従来のヘマトキシリン-エオジン染色による生検ではなく,非染色の空間的光干渉顕微鏡法(SLIM)を用いて得た画像を,機械学習により自動的に解析した。機械学習はSupport Vector Machine自動分類ソフトを訓練して,病理学的画像から前立腺癌のグレード3とグレード4を自動分類した。その結果,300標本を分類して的中率は70%であった。誤分類の原因が異組織(炎症細胞,血管,神経等)の混入にあることが分かり,さらに改良を行う予定である。

シソーラス用語： *画像処理 ,  *医用画像 ,  コントラスト ,  光学顕微鏡法 ,  *前立腺腫瘍 ,  ヒト ,  男性 ,  機械学習 ,  自動分類 ,  評価基準 ,  分類 ,  HE染色
準シソーラス用語： SLIM ,  グリーソンの腫瘍分類 ,  ヘマトキシリン-エオジン染色 ,  位相イメージング ,  干渉顕微鏡法 ,  *前立腺癌 ,  *定量的位相イメージング

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 定量 ,  位相イメージング ,  機械学習 ,  前立腺癌 ,  診断