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NAKAGAWA_Junichi	pdf	5.01 MB	438	この論文の全文

論文情報

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アクセス権	open access
DOI	https://doi.org/10.14943/doctoral.k16058
URI	https://hdl.handle.net/2115/92786
タイトル	頭頸部悪性腫瘍の局所浸潤に関する画像診断への深層学習の応用の検討
	Investigations on the application of deep learning to the diagnostic imaging for local invasion in head and neck malignant tumor
著者	著者名 中川, 純一
言語	日本語
発行日	2024-06-28
出版者	Hokkaido University
記述	配架番号：2867
学位授与機関	識別子 10101 機関名 北海道大学 Hokkaido University
学位授与年月日	2024-06-28
学位授与番号	甲第16058号
学位名	博士(医学)
学位の審査委員	(主査) 教授 青山 英史, 教授 田中 伸哉, 准教授 矢口 裕章
学位審査の研究科等	医学院（医学専攻）
資源タイプ	博士論文
出版タイプ	Version of Record
関連情報 (hasPart)	DOI https://doi.org/10.1186/s40644-022-00492-0 Title Nakagawa J, Fujima N, Hirata K, Tang M, Tsuneta S, Suzuki J, Harada Y, Ikebe Y, Homma A, Kano S, Minowa K, Kudo K. Utility of the deep learning technique for the diagnosis of orbital invasion on CT in patients with a nasal or sinonasal tumor. Cancer Imaging 2022 Sep 22;22(1):52. doi: 10.1186/s40644-022-00492-0.
	DOI https://doi.org/10.1007/s11604-023-01527-7 Title Nakagawa J, Fujima N, Hirata K, Harada Y, Wakabayashi N, Takano Y, Homma A, Kano S, Minowa K, Kudo K.Diagnosis of skull-base invasion by nasopharyngeal tumors on CT with a deep-learning approach Japanese Journal of Radiology 2024 Jan 27. doi: 10.1007/s11604-023-01527-7.
	Title Nakagawa J, Fujima N, Hirata K, Tang M, Tsuneta S, Suzuki J, Homma A,Minowa K, Kudo K.Deep learning assistance for CT diagnosis of orbital invasion by nasal or sinonasal tumors - Like a specialist giving you the answers EUROPEAN CONGRESS OF RADIOLOGY ECR 2023, Vienna, 1-5/January/2023
関連情報 (isReferencedBy)	HDL https://hdl.handle.net/2115/92787

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