Predicting the Local Response of Esophageal Squamous Cell Carcinoma to Neoadjuvant Chemoradiotherapy by Radiomics with a Machine Learning Method Using 18F-FDG PET Images
Predicting the Local Response of Esophageal Squamous Cell Carcinoma to Neoadjuvant Chemoradiotherapy by Radiomics with a Machine Learning Method Using 18F-FDG PET Images
使用 18F-FDG PET 图像通过机器学习方法通过放射组学预测食管鳞状细胞癌对新辅助放化疗的局部反应
批准号：
19K08153
负责人：
Murakami Yuji
金额：
$2.25万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2022-03-31
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A prediction model for pathological findings after neoadjuvant chemoradiotherapy for resectable locally advanced esophageal cancer based on PET images using radiomics and machine-learning.
使用放射组学和机器学习，基于 PET 图像的可切除局部晚期食管癌新辅助放化疗后病理结果的预测模型。
使用放射组学和机器学习，基于 PET 图像的可切除局部晚期食管癌新辅助放化疗后病理结果的预测模型。
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Murakami Y, et al.]
通讯作者：
et al.
RadiomicsとAIによる切除可能局所進行食道癌術前化学放射線療法後の病理所見予測モデルの検討
使用放射组学和人工智能检查可切除局部晚期食管癌术前放化疗后病理结果的预测模型
使用放射组学和人工智能检查可切除局部晚期食管癌术前放化疗后病理结果的预测模型
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Murakami Y, et al., 竹中浩二，大橋俊夫，酒寄正範，金田朋也，西村修一，門間哲雄，茂松直之．, 村上祐司 他, 村上祐司]
通讯作者：
村上祐司
A Machine Learning Model with Radiomics Based on PET Images to Predict Pathological Response by Neoadjuvant Chemoradiotherapy for Esophageal Cancer.
基于 PET 图像的放射组学机器学习模型可预测食管癌新辅助放化疗的病理反应。
基于 PET 图像的放射组学机器学习模型可预测食管癌新辅助放化疗的病理反应。
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Murakami Y, et al.]
通讯作者：
et al.
RadiomicsとAIによる切除可能 局所進行食道癌術前化学放射線療法後の病理所見予測モデルの検討
使用放射组学和人工智能检查可切除局部晚期食管癌术前放化疗后病理结果的预测模型
使用放射组学和人工智能检查可切除局部晚期食管癌术前放化疗后病理结果的预测模型
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Murakami Y, et al., 竹中浩二，大橋俊夫，酒寄正範，金田朋也，西村修一，門間哲雄，茂松直之．, 村上祐司 他]
通讯作者：
村上祐司 他
Volumetric modulated arc therapy for thoracic esophageal cancer to decrease radiotherapy-induced herat toxicity
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批准号：26461890
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$1.5万
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财政年份：2014
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负责人：Murakami Yuji
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依托单位：
海外基金