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J-GLOBAL ID：202202211978504030   整理番号：22A0396969

THALIS:癌治療における縦断的症状の人間機械分析【JST・京大機械翻訳】

THALIS: Human-Machine Analysis of Longitudinal Symptoms in Cancer Therapy

著者 (9件)： Floricel Carla (University of Illinois, Chicago, USA) ,  Nipu Nafiul (University of Illinois, Chicago, USA) ,  Biggs Mikayla (University of Iowa, USA) ,  Wentzel Andrew (University of Illinois, Chicago, USA) ,  Canahuate Guadalupe (University of Iowa, USA) ,  Van Dijk Lisanne (MD Anderson Cancer Center at the University of Texas, USA) ,  Mohamed Abdallah (MD Anderson Cancer Center at the University of Texas, USA) ,  Fuller C.David (MD Anderson Cancer Center at the University of Texas, USA) ,  Marai G.Elisabeta (University of Illinois, Chicago, USA)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 28  号： 1  ページ： 151-161  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 癌患者は腫瘍学的治療の後,生存しているが,それらは長期持続または永久残存症状に悩まされ,その重症度,発生率,および治療後の解像度は生存者間で大きく変化する。症状の解析と解釈は,それらの部分的共起性,集団にわたる変動性,および時間を通して複雑で,放射線療法を使用する癌の場合,腫瘍部位と処方された治療への更なる症状依存性によっている。腫瘍治療症状データからの視覚分析と知識発見のための環境であるTHALISを,腫瘍学専門家との密接な共同で開発した。本アプローチは,患者のコホートに対して教師なし機械学習方法論を活用し,カスタム視覚符号化および相互作用と併せて,類似の診断特徴および症状進化の患者に基づく新しい患者に対するコンテキストを提供する。頭頚部癌患者のコホートから収集したデータについて,このアプローチを評価した。臨床医の協力者からのフィードバックは,THALISが,機械またはヒトのみの限界を超える知識発見を支持し,臨床および症状研究の両方で貴重なツールとして役立つことを示す。Copyright 2022 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： 視覚 ,  相互作用 ,  分解能 ,  ヒト ,  放射線療法 ,  *母集団 ,  頭頚部腫瘍 ,  知識発見
準シソーラス用語： 生存者 ,  臨床医 ,  癌患者 ,  *癌治療 ,  腫瘍発生部位 ,  腫瘍治療 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 癌治療 ,  症状 ,  人間 ,  分析