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国立大学法人 群馬大学
JREC-IN

AI技術の活用により放射線感受性試験の包括的データマイニング法を開発した研究成果(柴田研究室の共同研究成果)

 

内分泌代謝・シグナル学研究部門の柴田淳史准教授が、腫瘍放射線学講座のリーディングプログラム大学院生・小松秀一郎医師、尾池貴洋講師を中心とした国際研究チームと共同で、AI技術の活用により放射線感受性試験の包括的データマイニング法を開発した研究成果を、ヨーロッパ放射線腫瘍学会(ESTRO)の学会誌であるRadiotherapy&Oncology誌に発表しました。

原著情報:

雑誌名Radiotherapy and Oncology (IF: 5.252)

Deep learning-assisted literature mining for in vitro radiosensitivity data

Shuichiro Komatsua, Takahiro Oikea*, Yuka Komatsua, Yoshiki Kubotab, Makoto Sakaib, Toshiaki Matsuia, Endang Nuryadia,c, Tiara Bunga Mayang Permataa,c, Hiro Satoa, Hidemasa Kawamurab, Masahiko Okamotob, Takuya Kaminumab, Kazutoshi Muratab, Naoko Okanoa, Yuka Hirotaa, Tatsuya Ohnob, Jun-ichi Saitohd, Atsushi Shibatae, Takashi Nakanoa,b

aDepartment of Radiation Oncology, Gunma University Graduate School of Medicine

bGunma University Heavy Ion Medical Center, Gunma, Japan

cDepartment of Radiotherapy, Dr. Cipto Mangunkusumo National General Hospital – Faculty of Medicine Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia

dDepartment of Radiation Oncology, University of Toyama Faculty of Medicine, Japan

eGunma University Initiative for Advanced Research (GIAR), Gunma University, Gunma, Japan

https://www.thegreenjournal.com/article/S0167-8140(19)32982-2/fulltext

 

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