ダイナミック造影CT画像における2段階転移深層学習を用いた低・高分化肝細胞がんのデュアルセグメンテーションモデル - 九大コレクション

＜博士論文＞
ダイナミック造影CT画像における2段階転移深層学習を用いた低・高分化肝細胞がんのデュアルセグメンテーションモデル

	Dual segmentation models for poorly and well-differentiated hepatocellular carcinoma using two-step transfer deep learning on dynamic contrast-enhanced CT images
作成者	作成者姓名永見, 範幸 NAGAMI, Noriyuki ナガミ, ノリユキ
論文調査委員	佐々木, 雅之
	杜下, 淳次
	藤淵, 俊王
本文言語	英語
学位授与年度	2022
学位授与大学	九州大学
学位授与大学	Kyushu University
学位	博士（保健学）
学位種別	課程博士
出版タイプ	Accepted Manuscript
アクセス権	open access
関連DOI	https://doi.org/10.1007/s13246-022-01202-7
関連URI	https://rdcu.be/dhegF

ファイル	ファイルタイプ	サイズ	閲覧回数	説明
med3685	pdf	697 KB	209	本文(著者版)
med3685_abstract	pdf	132 KB	102	要旨
med3685_review	pdf	113 KB	108	審査結果要旨

レコードID	6787494
査読有無	査読有
権利関係	やむを得ない事由により本文ファイル非公開 (2)
権利関係	Public access to the fulltext file is restricted for unavoidable reason (2)
関連PubMed ID	36469246
報告番号	17102甲第16464号
学位記番号	医博甲第3685号
授与日(学位/助成/特許)	2023-03-20
受理日	2023-01-26
部局	医博
登録日	2023.05.16
更新日	2023.07.24