Level: Anfänger
【Moderator】
Ryoji Chiba, Ärztlicher Direktor, Abteilung für pathologische Diagnose, Zentrales Krankenhaus der Präfektur Iwate
[Co-Moderator]
Chiba Ei
[Ankündigung Zusammenfassung]
Präsentationstitel: Als Geodaten- und morphologisches Analysewerkzeug JMP - Intraepitheliales Karzinom der oberen Atemwege und seine Vorläuferläsionen unter Verwendung der Clusteranalyse in kürzester Entfernung Benotung Versuch
Die meisten bösartigen Tumoren der oberen Atemwegsschleimhaut wie Mundhöhle, Rachen und Rachen sind Plattenepithelkarzinome, die in einer Zellschicht auftreten, die als mehrschichtiges Plattenepithel bezeichnet wird und die Oberfläche der Schleimhaut bedeckt. Darüber hinaus ist klinisch bekannt, dass diese Läsion im Vor- oder Frühstadium als weiße bis rote Phase der Schleimhaut bzw. als Epitheldysplasie und Epitheldysplasie durch Beobachtung mikroskopischer Proben von Geweben von Patienten gefunden wird. Es heißt Carcinoma in situ. Darüber hinaus wird die Dysplasie in drei Grade unterteilt, von leicht bis leicht, leicht, mittelschwer und schwer bis schwer, abhängig von der abnormalen Zellmorphologie und ihrem Anteil an der Epithelschicht. Diese Diskriminierung wird intuitiv durch Inspektion durch einen Pathologen durchgeführt und als reproduzierbar angesehen, es gibt jedoch nicht viele objektive Studien. Dieses Mal haben wir die Anordnung der Zellen (Kern) in der Epithelschicht quantifiziert und versucht, den Unterschied zwischen nicht-neoplastischem (normalem), Dysplasie- und intraepithelialem Krebs zu untersuchen. Die Koordinaten des Schwerpunkts des Zellkerns werden durch digitale Bildanalyse auf der mikroskopischen Aufnahme extrahiert, und die minimalen Spannbäume (MST), die die Schwerpunkte verbinden, werden unter Verwendung der hierarchischen Clusteranalyse der Methode der kürzesten Entfernung von JMP Version 15 erzeugt. Beim Vergleich und der Untersuchung des Histogramms der Länge jedes Zweigs wurde ein Unterschied zwischen jeder Gruppe festgestellt.
[Moderatorprofil]
Ryoji Chiba
Ehemaliger Dozent an der Tohoku Universität (Aging Medical Research Institute, Forschungsfeld Pathologischer Organbau). Arzt. Ehemaliger ausländischer Forscher des Bildungsministeriums (Medizin) (Ofs University, Königreich Dänemark).
Auf dem Gebiet der Humanpathologie haben wir den pathogenen Prozess von Krankheiten unter Verwendung quantitativer Morphologie unter Anwendung der geometrischen Wahrscheinlichkeitstheorie und der Integralgeometrie, der digitalen Bildanalyse und der multivariaten statistischen Analyse untersucht. Es gibt Forschungsarbeiten zu Krebserkrankungen im Frühstadium, die bei Leberzirrhose, Alveolarepithel, Pankreasgangepithel und Endometriummembran, ihren Vorläuferläsionen und Lebermetastasen bei Krebs auftreten.
(( https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7804428/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7804429/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8402446/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8135625/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7840839/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10560494/)
Ich interessiere mich für mathematische Methoden, die unter dem Gesichtspunkt des Krebsentwicklungsprozesses und der histologischen Diagnose auf ihre Analyse angewendet werden können, und ich interessiere mich besonders für numerische Klassifizierungsmethoden wie Clusteranalyse und Diskriminanzanalyse. Als Plattform für statistische Analysen bin ich ein JMP-Benutzer ab Version 8, der sich auf hervorragende Datentabellenfunktionen und eine flexible Analyseumgebung über statistische Fortran-Unterprogramme auf dem Hauptrahmen, SPSS und SYSTAT auf dem PC konzentriert.
Chiba Ei
Abschluss am Department of Complex Systems Intelligence der Fakultät für System- und Informationswissenschaft der Public Hakodate Future University. Während seines Schulbesuchs interessierte er sich für komplexe Systemphänomene bei physikochemischen Reaktionen und führte Experimente und Forschungen zum Kapselbildungsmechanismus von Aminosäurethermopolymeren in der flüssigen Alkoholphase durch. Derzeit interessiere ich mich auch für digitale Bildanalyse, Datenwissenschaft sowie morphologische und Bilderkennung und -klassifizierung mithilfe neuronaler Netze.
