- 本研究では、放射線診断学およびディープラーニング技術を用いて、肺がん患者における骨転移を予測することを目的とする。研究には189人の肺がん患者が含まれ、うち89人は非骨転移群、100人は骨転移群であった。CT画像からradiomics特徴を抽出し、最小冗長最大関連（mRMR）およびLeast Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）を用いて特徴選択を行った。
深層学習モデルが肺癌患者における骨転移の予測でラジオミクスを上回る
AIによる要点抽出