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寺田 志洋  Terada Yukihiro

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 10712789
所属 (現在) 2025年度: 信州大学, 医学部附属病院, 助教(診療)
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2023年度: 信州大学, 医学部, 特任助教
2022年度: 信州大学, 医学部附属病院, 助教(特定雇用)
2019年度 – 2021年度: 静岡県立静岡がんセンター(研究所), その他部局等, 研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分49020:人体病理学関連
キーワード
研究代表者
ゲノム解析 / 病理 / デジタルパソロジー / 腫瘍構成成分 / 予後因子 / 肺腺癌 / 腫瘍内微小環境 / 人工知能 / 予後予測 / 肺癌
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (4件)
  •  肺癌病理診断におけるデジタルパソロジー技術及び人工知能の有用性の検討研究代表者

    • 研究代表者
      寺田 志洋
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2024
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分49020:人体病理学関連
    • 研究機関
      信州大学
      静岡県立静岡がんセンター(研究所)

すべて 2023 2021 2020

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] The efficacy of a machine learning algorithm for assessing tumour components as a prognostic marker of surgically resected stage IA lung adenocarcinoma2023

    • 著者名/発表者名
      Yukihiro Tterada, et al.
    • 雑誌名

      Japanese Journal of Clinical Oncology

      巻: 53 号: 2 ページ: 161-167

    • DOI

      10.1093/jjco/hyac176

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K16573
  • [雑誌論文] Prognostic significance of tumor microenvironment assessed by machine learning algorithm in surgically resected non-small cell lung cancer2023

    • 著者名/発表者名
      Yukihiro Tterada, et al.
    • 雑誌名

      Cancer Reports

      巻: -

    • DOI

      10.1002/cnr2.1926

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K16573
  • [学会発表] 機械学習による腫瘍構成成分の定量的測定は、pStageIA原発性肺腺癌の予後予測に有用である2021

    • 著者名/発表者名
      寺田志洋
    • 学会等名
      第62回日本肺癌学会学術集会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K16573
  • [学会発表] 非小細胞肺癌における機械学習アルゴリズムを用いたCD8陽性腫瘍内浸潤リンパ球の評価と予後との関連性2020

    • 著者名/発表者名
      寺田志洋
    • 学会等名
      第61回日本肺癌学会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K16573

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