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저자정보
Shah Mahsoom ALi (Inje University) Tagne Poupi Theodore Armand (Inje University) Khadija Begum (Inje University) Hee-Cheol Kim (Inje University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2023년도 추계종합학술대회 논문집 제27권 제2호
발행연도
2023.10
수록면
540 - 544 (5page)

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Gastric cancer, also known as stomach cancer, presents a significant health challenge, especially in East Asia, where it ranks among the leading causes of cancer-related death in countries like Japan, South Korea, and China. Early detection and precise characterization of gastric cancer are paramount for improving patient outcomes. In this study, we aim to harness the power of radiomic feature extraction through the Pyradiomics library to enhance the characterization of gastric cancer using medical imaging data collected from several Korean hospitals. Our research focuses on extracting key radiomic features, including Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features such as contrast, homogeneity, correlation, dissimilarity, and energy, as well as First Order Features like a energy, entropy, Mad, Root mean square and contrast. These extracted features served as the foundation for the classification process, wherein we employed advanced machine learning techniques. Leveraging radiomic features and advanced machine learning enhances interpretability and generalizability in gastric cancer characterization, complementing CNNs with comprehensive insights from smaller datasets and facilitating clinical data integration for improved predictive accuracy and computational efficiency in healthcare setting.
#Cancer Classification #Gastric Cancer #Radiomic Features #Advanced Machine Learning

목차

ABSTRACT
Ⅰ Introduction:
Materials and Methods:
Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) Features) :
Advanced Machine Learning:
Results and Discussions :
Model Evaluation:
Conclusion:
References

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