/

/

機械学習を用いた画像誘導治療治療に対する反応を予測: 肝細胞癌における経動脈的治療の例

JoVE Journal
Medicine

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Journal Medicine

Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

機械学習を用いた画像誘導治療治療に対する反応を予測: 肝細胞癌における経動脈的治療の例

DOI:

10.3791/58382-v

•

04:09 min

•

October 10, 2018

•

Aaron Abajian, Nikitha Murali, Lynn Jeanette Savic², Fabian Max Laage-Gaupp, Nariman Nezami, James S. Duncan, Todd Schlachter, MingDe Lin, Jean-François Geschwind, Julius Chapiro

¹Department of Radiology and Biomedical Imaging,Yale School of Medicine, ²Department of Diagnostic and Interventional Radiology,Universitätsmedizin Charité Berlin, ³Department of Biomedical Engineering,Yale School of Engineering and Applied Science, ⁴Philips Research North America, ⁵Prescience Labs

Chapters

00:04Title
00:59Structured Clinical Data Feature Extraction, Aggregation, and Reduction
03:01Results: Machine Learning Algorithm Performance
03:45Conclusion

Summary

Automatic Translation

動注療法は、外科的切除を受けることができない肝細胞癌患者に対するケアの標準です。これらの治療法に対する応答予測手法を提案します。技術は、治療前に応答を予測できる機械学習モデルのトレーニングに、人口統計学的、臨床的および画像については事前手続きを使用します。

Tags

Machine Learning Image-guided Therapy Hepatocellular Carcinoma Trans-arterial Treatment Feature Extraction Binarization Model Training Outcome Prediction

Article

Embed

ADD TO PLAYLIST

Usage Statistics

Related Videos

弱視における抑制の測定と治療

多発性硬化性能試験（MSPT）：iPadのベース障害評価ツール

エキソビボ処理前臨床のための原発腫瘍および/ または関連した転移の応答と治療薬の臨床開発

ザ・<em>卵内</em肝細胞癌の効率的な異種移植モデルとして>ニワトリ絨毛尿膜（CAM）アッセイ

の有効性の評価<em> H。ピロリ</em同所性マウスモデルにおける膀胱癌の治療のための治療ツールとして>タンパク質HP-NAP

肝細胞癌転移の「患者様」同所同系マウスモデル

治療抵抗性大うつ病性障害の治療薬としてdmPFC-のrTMSをMRIガイド

腫瘍の開発の評価のためのマイクロコンピュータ断層撮影を使用し、肺癌のマウスモデルでの治療に対する応答のフォローアップ

薬剤耐性側頭葉てんかん患者における孔開存電極レコーディングのネットワーク解析

体幹部定位放射線照射のため内部のターゲットボリュームによる肝転移の治療

Read Article