MCI 診断のための強度と類似度が導く集団レベルの脳機能ネットワーク構成

Strength and similarity guided group-level brain functional network construction for MCI diagnosis
Yu Zhang, Han Zhang, Xiaobo Chen, Mingxia Liu, Xiaofeng Zhuc, Seong-Whan Lee,Dinggang Shen Pattern Recognition 88, pp.421-430

スパース表現を基にした脳機能ネットワークモデリングはしばしば,ネットワーク構造における大きな被験者間変動の結果をもたらす.これは,グループ間比較における統計的検出力を下げたり,個人化された脳疾患の診断の一般化可能性を捻じ曲げだりする可能性がある.グループスパース表現(GSR)は,そのような「被験者間でのネットワーク類似度を増やすことによる制限」を軽減させるが,今度は異なるグループ被験者間を十分に分離することに失敗する(例えば,患者群と制御群).この研究では,グループ内の一貫性を保ったまま,高いグループ間の分離能力を獲得することために,個人の機能的結合情報を GSR を基にしたネットワーク構造のフレームワークに統合することを提案する.この手法では,同じグループの被験者群は異なるグループの被験者群よりも,一般的により高い類似度を持つという観測に基づいている.このために,BOLD 信号の時系列相関に基づいた低次元機能的結合(LOFC),被験者間の LOFC の類似度に基づいた高次元機能的結合(HOFC)の両方を利用した,strength and similarity GSR(SSGSR) と呼ばれる手法を提案する.実験では,軽度認知障害(MCI)被験者と健常者制御群の rsfMRI データを用いて,提案手法と他の最先端の脳ネットワークモデリング手法との比較がなされた.個別化された MCI の識別率の結果は,個々で一貫した脳機能ネットワーク構成と十分に保持されたグループ間の脳機能ネットワーク構造の特徴のバランスを獲得できることが示された.この新手法はまた,将来,コネクトームベースの個別化された脳の疾患の診断の有望で一般化されたソリューションを提供する.

MCI 診断のための強度と類似度が導く集団レベルの脳機能ネットワーク構成

Strength and similarity guided group-level brain functional network construction for MCI diagnosis
Yu Zhang, Han Zhang, Xiaobo Chen, Mingxia Liu, Xiaofeng Zhuc, Seong-Whan Lee,Dinggang Shen Pattern Recognition, 88, 421-430, 2019

スパース表現を基にした脳機能ネットワークモデリングはしばしば,ネットワーク構造における大きな被験者間変動の結果をもたらす.これは,グループ間比較における統計的検出力を下げたり,個人化された脳疾患の診断の一般化可能性を捻じ曲げだりする可能性がある.グループスパース表現(GSR)は,そのような「被験者間でのネットワーク類似度を増やすことによる制限」を軽減させるが,今度は異なるグループ被験者間を十分に分離することに失敗する(例えば,患者群と制御群).この研究では,グループ内の一貫性を保ったまま,高いグループ間の分離能力を獲得することために,個人の機能的結合情報を GSR を基にしたネットワーク構造のフレームワークに統合することを提案する.この手法では,同じグループの被験者群は異なるグループの被験者群よりも,一般的により高い類似度を持つという観測に基づいている.このために,BOLD 信号の時系列相関に基づいた低次元機能的結合(LOFC),被験者間の LOFC の類似度に基づいた高次元機能的結合(HOFC)の両方を利用した,strength and similarity GSR(SSGSR) と呼ばれる手法を提案する.実験では,軽度認知障害(MCI)被験者と健常者制御群の rsfMRI データを用いて,提案手法と他の最先端の脳ネットワークモデリング手法との比較がなされた.個別化された MCI の識別率の結果は,個々で一貫した脳機能ネットワーク構成と十分に保持されたグループ間の脳機能ネットワーク構造の特徴のバランスを獲得できることが示された.この新手法はまた,将来,コネクトームベースの個別化された脳の疾患の診断の有望で一般化されたソリューションを提供する.

早期胃癌に対する拡大内視鏡単純診断アルゴリズム(MESDA-G)

Magnifying endoscopy simple diagnostic algorithm for early gastric cancer (MESDA-G)
Manabu Muto, Kenshi Yao, Mitsuru Kaise, Mototsugu Kato, Noriya Uedo, Kazuyoshi Yagi and Hisao Tajiri Digestive Endoscopy 2016, 28, pp. 379-393, 2016

胃がんは,世界中でがんによる死亡の 3 番目に多い原因である.早期胃がん患者の原因別生存率は 95 %を超え ると報告されているが,死亡率を低下させるためには,粘膜癌の早期発見と正確な診断が望ましい.内視鏡検査 は早期がんを発見するための機能的な方法である.ただし,従来の白色光観察を使用する場合,この手順は決定 的なものではない.対照的に,新規の内視鏡技術である拡大狭帯域光観察(M-NBI)は,微小血管構造と微小表 面構造を視覚化できるため,胃粘膜病変を特徴付けるための強力なツールである.これまでにも,日本で行われ た多施設前向き無作為試験を含む,M-NBI による早期胃がんの診断に関する多くの報告が査読付き国際ジャーナ ルで発表されている.これらの公表されたデータに基づいて,我々は診断のプロセスを単純化しそして正確さを 改善するために M-NBI を使用して胃粘膜癌のための診断体系を考案した.そこで本稿では,拡大内視鏡検査を用 いた早期胃がんの診断アルゴリズムについて述べる.

早期胃癌に対する拡大内視鏡単純診断アルゴリズム(MESDA-G)

Magnifying endoscopy simple diagnostic algorithm for early gastric cancer (MESDA-G)
Manabu Muto, Kenshi Yao, Mitsuru Kaise, Mototsugu Kato, Noriya Uedo, Kazuyoshi Yagi and Hisao Tajiri Digestive Endoscopy 2016, 28, pp. 379-393, 2016

“胃がんは,世界中でがんによる死亡の 3 番目に多い原因である.早期胃がん患者の原因別生存率は 95 %を超え ると報告されているが,死亡率を低下させるためには,粘膜癌の早期発見と正確な診断が望ましい.内視鏡検査 は早期がんを発見するための機能的な方法である.ただし,従来の白色光観察を使用する場合,この手順は決定 的なものではない.対照的に,新規の内視鏡技術である拡大狭帯域光観察(M-NBI)は,微小血管構造と微小表 面構造を視覚化できるため,胃粘膜病変を特徴付けるための強力なツールである.これまでにも,日本で行われ た多施設前向き無作為試験を含む,M-NBI による早期胃がんの診断に関する多くの報告が査読付き国際ジャーナ ルで発表されている.これらの公表されたデータに基づいて,我々は診断のプロセスを単純化しそして正確さを 改善するために M-NBI を使用して胃粘膜癌のための診断体系を考案した.そこで本稿では,拡大内視鏡検査を用 いた早期胃がんの診断アルゴリズムについて述べる.