ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. Public
  2. 科学研究費助成事業研究成果報告書
  3. 2023年度
  4. 医学部

人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践

https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2001961
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2001961
d176bf10-cb41-46cb-a0f1-27c3cf9b7868
名前 / ファイル ライセンス アクション
18K07736seika.pdf 18K07736seika.pdf (951.1 KB)
Item type 報告書 / report(1)
公開日 2024-11-08
タイトル
タイトル 人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践
言語 ja
タイトル
タイトル Practice of individualized breast cancer screening in Japan by applying artificial intelligence technology
言語 en
研究代表者 浅井, 義行

× 浅井, 義行

e-Rad_Researcher 30639307

ja 浅井, 義行
kakenhi 近畿大学 34419

en Asai, Yoshiyuki
Kindai University

Search repository
研究分担者 山室, 美佳

× 山室, 美佳

e-Rad 90837866

ja 山室, 美佳
kakenhi 近畿大学 34419

en Yamamuro, Mika
Kindai University

Search repository
村上, 卓道

× 村上, 卓道

e-Rad 20252653

ja 村上, 卓道
kakenhi 神戸大学 14501

en Murakami, Takamichi

Search repository
言語
言語 jpn
キーワード
主題 マンモグラフィ, 乳腺密度, 計測技術, 推定技術, 人工知能技術
U-Net, Deep learning
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 乳腺密度(乳房全体に占める乳腺組織の質量の割合)はマンモグラフィにおける病変見落としや乳癌罹患リスク,さらには乳癌発症予測などと関連する重要な因子である.当該課題においては,1)ディジタルマンモグラフィを用いた乳腺密度の定量的計測技術,2)画像を用いない乳腺密度推定技術,の開発に取り組み,いずれも人工知能技術を応用することで高精度な結果を達成した.1)の成果は我が国でも導入が期待される個別化乳癌検診において医師が被検者へ診断の確からしさを説明するのに有用であり,2)の成果は将来的な国民の乳癌発症リスク予測に貢献するものである.
言語 ja
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Breast density (the ratio of the mass of mammary gland tissue to the total breast mass) is an important factor related to the risk of missing lesions on mammography, the risk of breast cancer, and the prediction of breast cancer incidence. In this project, we have developed that 1) a quantitative measurement technique for breast density using digital mammography and 2) a technique for estimating breast density without using any images, and achieved highly accurate results by applying artificial intelligence technology to both techniques. The results of 1) are useful for radiologists to explain the certainty of the diagnosis to examinees in individualized breast cancer screening, which is expected to be introduced in Japan, and the results of 2) will contribute to the prediction of the risk of breast cancer in the future.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 研究分野:放射線診断学
言語 ja
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_93fc
資源タイプ report
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
助成情報
助成機関名 独立行政法人日本学術振興会
言語 ja
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science
言語 en
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K07736/
研究課題番号 18K07736
研究課題名 人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践
言語 ja
研究課題名 Practice of individualized breast cancer screening in Japan by applying artificial intelligence technology
言語 en
書誌情報 ja : 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2023)

ページ数 12
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2024-11-08 07:03:35.156345
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3