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  1. 30 医学部・医学研究科・保健学研究科
  2. 30b 弘前医学 = Hirosaki Medical Journal
  3. 71巻1号

自家蛍光内視鏡による大腸腫瘍性病変の蛍光強度の定量分析とニューラルネットワークによる自動診断システムの試作

http://hdl.handle.net/10129/00007200
http://hdl.handle.net/10129/00007200
68d003e9-ffac-4073-982b-f04521453ec9
名前 / ファイル ライセンス アクション
HirosakiMedJ_71(1)_65.pdf HirosakiMedJ_71(1)_65 (716.8 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2020-11-13
タイトル
タイトル 自家蛍光内視鏡による大腸腫瘍性病変の蛍光強度の定量分析とニューラルネットワークによる自動診断システムの試作
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 自家蛍光内視鏡
キーワード
主題Scheme Other
主題 大腸腫瘍
キーワード
主題Scheme Other
主題 ニューラルネットワークによる自動診断システム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 澤田, 洋平

× 澤田, 洋平

澤田, 洋平

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澤谷, 学

× 澤谷, 学

澤谷, 学

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三上, 達也

× 三上, 達也

三上, 達也

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櫻庭, 裕丈

× 櫻庭, 裕丈

櫻庭, 裕丈

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福田, 眞作

× 福田, 眞作

福田, 眞作

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著者(ヨミ)
識別子Scheme WEKO
識別子 20955
姓名 サワダ, ヨウヘイ
著者(ヨミ)
識別子Scheme WEKO
識別子 20956
姓名 サワヤ, マナブ
著者(ヨミ)
識別子Scheme WEKO
識別子 11179
姓名 ミカミ, タツヤ
著者(ヨミ)
識別子Scheme WEKO
識別子 11691
姓名 サクラバ, ヒロタケ
著者(ヨミ)
識別子Scheme WEKO
識別子 11181
姓名 フクダ, シンサク
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 20957
姓名 Sawada, Yohei
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 20958
姓名 Sawaya, Manabu
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 11189
識別子Scheme 研究者総覧
識別子URI http://hue2.jm.hirosaki-u.ac.jp/html/231_ja.html
識別子 231
姓名 Mikami, Tatsuya
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 11701
識別子Scheme 研究者総覧
識別子URI http://hue2.jm.hirosaki-u.ac.jp/html/100000163_ja.html
識別子 100000163
姓名 Sakuraba, Hirotake
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 11191
識別子Scheme 研究者総覧
識別子URI http://hue2.jm.hirosaki-u.ac.jp/html/226_ja.html
識別子 226
姓名 Fukuda, Shinsaku
著者所属
値 弘前大学大学院医学研究科消化器血液内科学講座
著者所属
値 弘前大学大学院医学研究科消化器血液内科学講座
著者所属
値 弘前大学医学部附属病院光学医療診療部
著者所属
値 弘前大学大学院医学研究科消化器血液内科学講座
著者所属
値 弘前大学大学院医学研究科消化器血液内科学講座
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 研究の目的は,自家蛍光内視鏡(AFI)を用いた組織型推論ニューラルネットワークシステムの試作,並びに精度検証である.
 AFI を用い,大腸病変と正常背景粘膜との自家蛍光強度を定量し,粘膜下層までの距離を反映する任意量(Intervalto submucosa 以下iTS)を求めた.更に,iTS の基本統計量,局在部位,肉眼型から組織型を推論するニューラルネットワークシステムを試作し精度評価をおこなった.対象はAFI で病変を観察し内視鏡的粘膜切除を施行した126病変(低異型度腺腫71,高異型度腺腫20,粘膜内癌25,鋸歯状腺腫/ポリープ10)である.病変は周辺正常粘膜よりもiTS が有意に高いことが分かった.粘膜内癌が鋸歯状腺腫/ポリープよりiTS が有意に高かったが,その他の組織型の間に有意差は認められなかった.一方,ニューラルネットワークシステムの層化2 分割交差検証による精度は80.2%であった.今後,汎化による実装が期待された.
The aims of study are to develop a trial neural network system for automated classification of colorectalneoplasms by using autofluorescence imaging( AFI), and to evaluate system performance.
By using autofluorescence imaging( AFI), comparative study on autofluorescence intensity that was quantified asinterval to submucosa( iTS) among colonic tumors and its surrounding normal mucosa were conducted. In addition,neural network system for automated tumor classification was developed by attributes including the basic statisticalamount of iTS, tumor location or morphological type. A total of 126 AFI images (low grade adenoma71, high gradeadenoma20, mucosal cancer25, sessile serrated adenoma/polyp10) were studied. All the lesions had significantlyhigher iTS than its surrounding normal mucosa. Mucosal cancer presented with higher iTS when comparing withsessile serrated adenoma/polyp. No significant difference in iTS was demonstrated among other lesions. Accuracy ofthe trained neural network system evaluated by stratified 2-fold cross-validation was found to be 80.2%. For clinical use in automated tumor classification, further generalization of the system performance must be required.
書誌情報 弘前医学

巻 71, 号 1, p. 65-70, 発行日 2020-10-30
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0439-1721
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00211444
その他のタイトル
その他のタイトル Quantitative study on autofluorescence intensity in colonic tumors by autofluorescence imaging and preliminary development of neural network system for automated tumor classification
出版者
出版者 弘前大学大学院医学研究科
資源タイプ
値 Article
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Ver.1 2023-05-15 10:59:26.974727
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