機械学習を用いた乳がん予測システムの提案

• 乳がんは女性に多い悪性腫瘍で、死亡原因の一つです。
• 本研究では、機械学習と深層学習を用いた予測モデルを構築しました。
• 画像と臨床データの両方を扱うハイブリッドシステムが特徴です。

乳がんは世界中で多くの女性が罹患する病気であり、早期診断が重要です。本論文では、乳がんの良性・悪性を分類するために、臨床データと画像データを用いた機械学習モデルを開発しました。特に、ランダムフォレストと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせたシステムが新しいアプローチです。医療従事者や研究者にとって、診断支援ツールとしての可能性を示唆しています。

医療分野の研究者や機械学習に興味のある技術者に向いています。