病理組織画像を用いた肝細胞癌の術後早期再発予測のパッチベース深層学習モデル

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI23032,IIS23037

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2023/03/24

タイトル(英語): A patch-based deep learning model for postoperative early recurrence prediction of hepatocellular carcinoma using histopathological images

著者名: 占 淦(立命館大学),王 芳(浙江大学),王 偉彬(立命館大学),李 印豪(立命館大学),陳 青青(浙江大学),胡 紅傑(浙江大学),陳 延偉(立命館大学)

著者名(英語): Gan Zhan(Ritsumeikan University ),Fang Wang(Zhejiang University),Weibin Wang(Ritsumeikan University ),Yinhao Li(Ritsumeikan University ),Qingqing Chen(Zhejiang University),Hongjie Hu(Zhejiang University),Yen-Wei Chen(Ritsumeikan University )

キーワード: 肝細胞がん|早期再発|深層学習|術後予測|病理組織画像|パッチベースモデル|Hepatocellular Carcinoma|Early recurrence|Deep learning|Postoperative prediction|Histopathological images|Patch-based model

要約(日本語): 腫瘍組織画像の組織構造と細胞形態が、肝細胞癌 (HCC) の進行と腫瘍全体の不均一性を直接反映していることを考慮して、HCC 患者の病理組織画像にパッチベースの深層学習モデルを設計し、HCC の術後早期再発予測を実現する。

要約(英語): Considering the tissue structure and cell morphology in the tumor histopathological images directly reflect the progression of Hepatocellular Carcinoma (HCC) and heterogeneity across tumors, we design a patch-based model on histopathological images of HCC patients to complete the postoperative early recurrence prediction task of HCC.

本誌: 2023年3月27日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ: 17-19 p

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 1,365 Kバイト