Construction of a tool to predict the invasive potential of oral cancer by machine learning using digital images of histopathological sections

使用组织病理学切片的数字图像通过机器学习构建预测口腔癌侵袭潜力的工具

• 批准号: 20K21884
• 负责人: Ueki Kochiro
• 金额: $ 3.74万
• 依托单位: University of Yamanashi
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-07-30 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K21884/
• 关键词: 口腔扁平上皮癌; 浸潤様式; 機械学習; 上皮間葉移行; 病理組織切片; デジタル画像

项目成果

口腔扁平上皮癌病理組織切片のデジタル画像を用いた機械学習におけるがん浸潤様式と分化度の自動判別方法の検討

利用口腔鳞状细胞癌病理组织切片的数字图像，利用机器学习检查癌症侵袭模式和分化程度的自动判别方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Sasahira T;Kurihara-Shimomura M;Shimomura H;Bosserhoff AK;Kirita T;吉澤邦夫
• 通讯作者: 吉澤邦夫

Loss of intercellular bridges in the depth of invasion measurement area is a novel negative prognostic factor for oral squamous cell carcinoma: A retrospective study

• DOI: 10.1016/j.oooo.2022.02.017
• 发表时间: 2022-07-01
• 期刊: ORAL SURGERY ORAL MEDICINE ORAL PATHOLOGY ORAL RADIOLOGY
• 影响因子: 2.9
• 作者: Yoshizawa, Kunio;Kimura, Yujiro;Ueki, Koichiro
• 通讯作者: Ueki, Koichiro