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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 11:14 臨床病理学的データを用いた機械学習及び大規模言語モデルによる食道癌リンパ節転移予測 ○長谷川朔也（千葉大）・長野菜穂子・林 秀樹（CFME）  MI2025-67 |
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| 抄録 | （和） | 食道癌は早期からリンパ節転移を来しやすく，術前の高精度な転移診断が重要である．本研究では，食道癌311症例の術前臨床病理学データから機械学習及び大規模言語モデル用いて，術後病理検査における診断結果を正解としたリンパ節転移予測モデルを構築した．全臨床病理学データを特徴量として用いた場合，Random Forestが最も予測精度が高く，転移陽性に対する再現率0.75を示した．Boruta法により特徴量を11個に絞りPubMedBERTをファインチューニングしたところ転移陽性に対する再現率0.75を得た．本手法は術前の臨床病理学データのみから既存のX線CT画像診断に迫る精度を示し，食道癌に対する術前リンパ節転移診断支援としての有用性が示唆された． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 縦隔リンパ節 / Random Forest / Boruta 法 / PubMedBERT / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 395, MI2025-67, pp. 31-34, 2026年3月. | |
| 資料番号 | MI2025-67 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2025-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2026-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 臨床病理学的データを用いた機械学習及び大規模言語モデルによる食道癌リンパ節転移予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 縦隔リンパ節 / |
| キーワード(2)（和/英） | Random Forest / |
| キーワード(3)（和/英） | Boruta 法 / |
| キーワード(4)（和/英） | PubMedBERT / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 朔也 / / ハセガワ サクヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長野 菜穂子 / / ナガノ ナホコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学フロンティア医工学センター 千葉大学医学部附属病院病理診断科千葉大学医学部附属病院 (略称： CFME) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 秀樹 / / ハヤシ ヒデキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学フロンティア医工学センター千葉大学医学部付属病院メドテック (略称： CFME) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 11:14:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2025-67 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.395 |
| ページ範囲 | pp.31-34 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-02-26 (MI) |
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