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拡散・造影MRIとディープラーニングを併用したスーパーハイブリッド乳癌悪性度解析
https://doi.org/10.24517/00057528
https://doi.org/10.24517/00057528d5e8c88b-7be4-4088-909e-a14f7adbafa3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
ME-PR-KAWASHIMA-H-kaken 2020-7p.pdf (369.3 kB)
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.png)
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| Item type | 報告書 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-04-19 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 拡散・造影MRIとディープラーニングを併用したスーパーハイブリッド乳癌悪性度解析 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Super hybrid analysis for the grade of breast cancer that combined diffusion MRI, contrast-enhanced MRI, and deep learning | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.24517/00057528 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| 著者 |
川島, 博子
× 川島, 博子 |
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| 提供者所属 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 金沢大学医薬保健研究域保健学系 | |||||
| 書誌情報 |
令和1(2019)年度 科学研究費補助金 基盤研究(C) 研究成果報告書 en : 2019 Fiscal Year Final Research Report 巻 2017-04-01 - 2020-03-31, p. 7p., 発行日 2020-05-12 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 本研究は拡散MRIおよび造影MRIより得られる多数の情報を用いて乳癌の悪性度を層別化することを目的とした．トリプルネガティブ乳癌とHER2乳癌では，病理学的高悪性度群でADCが有意に低かったが，triexponential解析の３種類の拡散係数については，全て高悪性度群と低悪性度群で有意差はみられなかった．ルミナル乳癌では，高悪性度群でADCおよびtriexponential解析のDが有意に低かった．また造影MRIの指標であるSER(signal enhancement ratio)が高悪性度群で有意に高かった．ルミナル乳癌の多変量解析ではADCとSERが高悪性度群の抽出に有用な因子だった． | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | This study was intended to stratify grade of breast cancer using a large number of information to be obtained from diffusion and contrast-enhanced MRI. For triple negative breast cancer and HER2 breast cancer, ADC was significantly low in pathological high grade group. About three kinds of diffusion coefficients of the triexponential analysis, the significant difference was not found between high and low grade group. For luminal breast cancer, ADC and D of the triexponential analysis were significantly low in a high-grade group. Also, SER(signal enhancement ratio) from contrast-enhanced MRI was significantly high in a high-grade group. ADC and SER were the factors which were useful in the extraction of the high-grade group by the multivariate analysis in luminal breast cancer. | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 研究課題/領域番号:17K10394, 研究期間(年度):2017-04-01 - 2020-03-31 | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 出典：「拡散・造影MRIとディープラーニングを併用したスーパーハイブリッド乳癌悪性度解析」研究成果報告書 課題番号17K10394 (KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） （https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K10394/17K10394seika/)を加工して作成 |
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| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | AM | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=70293355 | |||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=70293355 | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K10394/ | |||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K10394/ | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K10394/17K10394seika/ | |||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K10394/17K10394seika/ | |||||
