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J-GLOBAL ID：201802291633535929   整理番号：18A1256073

放射線学に基づく神経膠腫の精密な等級付け法【JST・京大機械翻訳】

A precise grading method for glioma based on radiomics

著者 (7件)： Lin Yusong (Collaborative Innovation Center for Internet Healthcare & School of Software and Applied Technology, Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450052, China) ,  Wu Yaping (Collaborative Innovation Center for Internet Healthcare & School of Software and Applied Technology, Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450052, China) ,  Pang Haibo (Collaborative Innovation Center for Internet Healthcare & School of Software and Applied Technology, Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan, 450052, China) ,  Wu Yaping (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanx, 710049, China) ,  Wu Weiguo (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanx, 710049, China) ,  Liu Taiyuan (Department of Radiology, Henan Provincial People’s Hospital, Zhengzhou, Henan, 450003, China) ,  Wang Meiyun (Department of Radiology, Henan Provincial People’s Hospital, Zhengzhou, Henan, 450003, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 神経膠腫の等級づけは,治療決定と予後の評価の両方において重要である。著者らにより提供された新しい解は,放射線学に基づく高速,簡単,非侵襲的利点を有している。本論文は,346の放射線学の特徴を計算して,弾性ネットを用いて次元縮小を実行して,ロジスティック回帰モデルによって等級づけを実行した。2012年と2016年の間の河南省の人民病院からの161の神経膠腫サンプルに関する実験を実施した後に,本研究は,結果が良い等級付け効果を示すことを見つけた。さらに,感度は96.33%,特異性は73.08%,偽陽性率は26.92%,AUCは94.94%,精度は88.82%であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 次元縮小 ,  *等級づけ ,  弾性 ,  *神経膠腫 ,  高速度 ,  *放射線医学 ,  病院 ,  治療法
準シソーラス用語： 特異性 ,  ロジスティック回帰モデル ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝的変異  (EC01030Y) ,  発癌機序・因子  (GE02020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 放射線学 ,  神経膠腫 ,  等級付け