著者
Hidemi KAMEZAWA Hidetaka ARIMURA Ryuji YASUMATSU Kenta NINOMIYA Shu HASEAI
出版者
MEDICAL IMAGING AND INFORMATION SCIENCES
雑誌
医用画像情報学会雑誌 (ISSN:09101543)
巻号頁・発行日
vol.37, no.4, pp.66-74, 2020-12-23 (Released:2020-12-25)
参考文献数
47

We have investigated a non-invasive approach for predicting parotid gland cancer (PGC) malignancy grade based on radiomic biomarkers in preoperative magnetic resonance (pMR) images using six conventional machine learning (cML) and five deep learning (DL) algorithms. 39 patients were divided into 70% (27 patients) for a training dataset and 30% (12 patients) for a test dataset. A total of 972 hand-crafted features were extracted from cancer regions on the twodimensional T1- and T2-weighted pMR images, and then hand-crafted biomarkers were obtained by a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) in the training dataset for six cML models. Five DL models were constructed by transfer learning of pre-trained DL architectures, i.e. AlexNet, GoogLeNet, VGG-16, ResNet-101, and DenseNet-201. Highgrade versus intermediate- plus low-grades malignant PGCs was predicted using the eleven prediction models for the test dataset. The VGG-16-based DL model demonstrated a highest accuracy of 85.4% among the eleven models for the test dataset, which was a higher accuracy than the histological diagnostic accuracy of 79.5% using fine needle aspiration cytology (FNAC). The MR-based DL approach could be feasible for preoperatively and non-invasively predicting the grades of PGC malignancy.
著者
名誉顧問 長谷川 伸
出版者
MEDICAL IMAGING AND INFORMATION SCIENCES
雑誌
医用画像情報学会雑誌 (ISSN:09101543)
巻号頁・発行日
vol.25, no.2, pp.22-25, 2008

本学会の大会が150回を迎えました. 50年後に予想される300回大会の折り返し点, 半世紀先のその日にも「医用画像情報学会」は輝きを保っているすばらしい学会と思います. 東京オリンピックの年, 学会を立ち上げて第1回を開催された先達をはじめ, 今日まで44年の長期に亘り大会開催に学会運営にと尽力された役員の方々, 何より研究活動を通して学会を支え, 大会を盛り上げてこられた会員各位にお祝いとお礼を申し上げます. ここでは今後のご参考になろうかと, 古い時代に運営を手伝った立場から歴史を振り返りますが, 記憶違いや偏見もあろうと思います. お許しください.
著者
清水 聡 杉田 純一 アザバジック アンジェラ テイラー ロバート
出版者
MEDICAL IMAGING AND INFORMATION SCIENCES
雑誌
医用画像情報学会雑誌 = Japanese journal of imaging and information sciences in medicine (ISSN:09101543)
巻号頁・発行日
vol.24, no.2, pp.55-60, 2007-10-01

The evolution of a Modarity represented by MSCT brings the explosion of the quantity of inspection data. It is easy to treat these large data intuitively interactively quickly, and the system which a technologist and a doctor can treat is bought. However, there is a limit in conventional PACS system and WS, and expensive H/W to realize transfer time and the high handling of data set is necessary in large quantities. We think, the solution which is cheap, and can use these volume data browsing feature while all doctors have 3D performance same as a work station with every computer being an ideal solution. Furthermore, we developed a new backbone platform called Aquarius iNtuition to solve a problem in the workflow.
著者
齋藤 哲史
出版者
MEDICAL IMAGING AND INFORMATION SCIENCES
雑誌
医用画像情報学会雑誌 (ISSN:09101543)
巻号頁・発行日
vol.25, no.3, pp.37-39, 2008

日本の医療体制は崩壊の瀬戸際にある, といっても過言ではありません. 政府による医療費抑制策が原因です. しかし, 医療費は本当に抑制し なければならないのでしょうか. 医療は, 健康・長寿を実現するのに必要なサービスです. また, 高齢化や所得水準の向上に伴って支出に占める割合が上昇するのは必然です . それは他の先進国の例からも明らかでしょう. それにもかかわらず, 政府は財政的見地から医療費抑制策を30 年近くも続けてきました. 現在の 状況は, その報いと言えるのかもしれません. 今回の講演では, 医療崩壊の経済学と題して, 「医療費抑制の是非」, 「後期高齢者医療制度」, 「将来の医療保険設計」の3 点について言及し ましたが, 内容を一部変更・省略しております. 何卒ご容赦ください.