PET画像を用いたガン自動診断システムにおける医学知識のルール化(インターネット環境でのデータ工学とディペンダビィリティ及び一般)
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概要
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近年全身PET画像を用いたガンの診断が、ガンを数ミリの段階から発見できる点や、腫瘍の悪性・良性の鑑別が可能という点から、ガンの有効的な診断法として注目されている。しかしこの診断法では患者1人につき約300枚程度のPET画像が医師に渡されるため、医師の負担が大きく、自動診断システムの要望が高まっている。本稿では医師の診断プロセスを再現するようなPET画像を用いたガン自動診断システム作成を目的とし、医師がガンを判別する際の知識・ロジックをルール化する1手法を示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-02
著者
-
井上 登美夫
横浜市立大学
-
井上 登美夫
横浜市立大学放射線医学
-
田村 直良
横浜国立大学環境情報学府・研究院
-
荒井 淳
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
有澤 博
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
橋本 麗
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
鈴木 昌子
横浜市立大学医学部放射線医学講座
-
田村 直良
横浜国立大学 工学部
-
井上 登美夫
横浜市立大学医学研究科放射線医学講座
-
有澤 博
横浜国立大学大学院環境情報研究院
-
井上 登美夫
横浜市立大学放射線医学教室
-
井上 登美夫
公立大学法人横浜市立大学大学院医学研究科放射線医学
-
田村 直良
横浜国立大学
-
有澤 博
横浜国立大学
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