卵巣癌の腹腔細胞診におけるファジィ理論を用いた良悪性判別モデルに関する研究

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卵巣癌の腹腔細胞診におけるファジィ理論を用いた良悪性判別モデルに関する研究

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
Fuzzy logical diagnosing model for the peritoneal cytology in case of ovarian cancer
責任表示:
重松 敏之(九州大学・医学部・助手)
SHIGEMATSU Toshiyuki(九州大学・医学部・助手)
本文言語:
日本語
研究期間:
1995-1996
概要(最新報告):
1.平成7年度に収集した症例50例と平成8年度に収集した症例40例の計90例について、それぞれの細胞所見について13項目のポイント別に診断した。 2.90例の13項目のポイント別の診断を各ポイント別に1から10までの10段階で点数化した。 3.13項目のポイントを大型電算機による電算処理を行った。細胞診診断における13項目のポイント毎に得られた10段階の点数よりおのおの項目毎の悪性度を計算し、それらの悪性度を総合して最終的な悪性度(教師信号)を求めるメンバーシップ関数を作成した。 4.関数の作成に関しては各項目の所見が総合判定に寄与する程度を、メンバーシップ関数の係数により重み付けした。各々の症例は診断が確定しているため係数を決定するために、所見値を学習標本として電算機に入力することで係数を変化させる学習をファジ-理論で電算機が行ったが,電算機の学習により最終的に得られる結果が教師信号と一致せず、腹腔細胞診の良悪性判別モデルが作成されなかった。 そのため、平成8年度に新たに得られた20例の追加症例を加えて計110例について再度それぞれの細胞所見について改めて13項目のポイント別に診断した。13項目のうち3項目については共焦点レーザー顕微鏡を使用したが、その診断精度が不確定と考えられたのでその3項目については通常の光顕レベルで診断した点数を加え、また免疫染色の手法を加え染色態度についても細胞所見の項目に加えた。 新たに作成したポイントについて改めて電算処理を行い、メンバーシップ関数を作成し最終的に得られる結果を再評価したが,その結果が教師信号と一致せず、腹腔細胞診の良悪性判別モデルは完成しなかった 続きを見る
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