Livello: principiante
【Presentatore】
Ryoji Chiba, direttore medico, dipartimento di diagnosi patologica, ospedale centrale della prefettura di Iwate
[Co-presentatore]
Chiba Ei
[Riepilogo dell'annuncio]
Titolo della presentazione: Come strumento di analisi dei dati spaziali e morfologica JMP -Carcinoma intraepiteliale delle vie aeree superiori e sue lesioni precursori mediante analisi cluster a distanza più breve Classificazione Tentativo
La maggior parte dei tumori maligni della mucosa delle vie aeree superiori come la cavità orale, la faringe e la gola sono carcinomi a cellule squamose che si verificano in uno strato di cellule chiamato epitelio squamoso multistrato che copre la superficie della mucosa. Inoltre, è clinicamente noto che questa lesione pre-stadio o stadio iniziale si trova come una fase da bianca a rossa della mucosa e displasia epiteliale, rispettivamente, osservando campioni microscopici di tessuti prelevati dai pazienti. Si chiama carcinoma in situ. Inoltre, la displasia è suddivisa in tre gradi, da lieve a lieve lieve, moderata moderata e grave grave, a seconda della morfologia cellulare anormale e della loro proporzione nello strato epiteliale. Questa discriminazione viene eseguita intuitivamente dall'ispezione di un patologo ed è considerata avere una certa riproducibilità, ma non ci sono molti studi oggettivi. Questa volta, abbiamo quantificato la disposizione delle cellule (nucleo) nello strato epiteliale e abbiamo cercato di indagare la differenza tra cancro non neoplastico (normale), displasia e intraepiteliale. Le coordinate del centro di gravità del nucleo cellulare vengono estratte al microscopio mediante analisi di immagini digitali e gli alberi di copertura minimi (MST) che collegano i centri di gravità vengono generati utilizzando l'analisi gerarchica dei cluster del metodo della distanza più breve di JMP ver.15. Quando è stato confrontato ed esaminato l'istogramma della lunghezza di ciascun ramo, è stata trovata una differenza tra ciascun gruppo.
[Presenter Profile]
Ryoji Chiba
Ex docente presso la Tohoku University (Istituto di ricerca medica sull'invecchiamento, campo di ricerca sulla costruzione di organi patologici). medico. Ex ricercatore estero del Ministero dell'Istruzione (medicina) (Ofs University, Regno di Danimarca).
Nel campo della patologia umana, abbiamo studiato il processo patogeno delle malattie utilizzando la morfologia quantitativa applicando la teoria della probabilità geometrica e la geometria integrale, l'analisi delle immagini digitali e l'analisi statistica multivariata. Esistono documenti di ricerca sui tumori precoci che si verificano nella cirrosi epatica, nell'epitelio alveolare, nell'epitelio del dotto pancreatico e nella membrana endometriale, nelle loro lesioni precursori e nelle metastasi epatiche del cancro.
( 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/)
Sono interessato ai metodi matematici che possono essere applicati alla loro analisi dal punto di vista del processo di sviluppo del cancro e della sua diagnosi istologica, e sono particolarmente interessato ai metodi di classificazione numerica come l'analisi dei cluster e l'analisi discriminante. Come piattaforma per l'analisi statistica, sono un utente JMP dalla versione 8 che si concentra su eccellenti funzioni della tabella dati e un ambiente di analisi flessibile tramite le subroutine statistiche Fortran sul frame principale, SPSS e SYSTAT sul PC.
Chiba Ei
Laureato presso il Dipartimento di Intelligenza dei Sistemi Complessi, Facoltà di Sistemi e Scienza dell'Informazione, Public Hakodate Future University. Mentre frequentava la scuola, si è interessato a fenomeni di sistema complesso nelle reazioni fisico-chimiche e ha condotto esperimenti e ricerche sul meccanismo di formazione delle capsule dei termopolimeri di amminoacidi nella fase liquida dell'alcool. Attualmente, sono anche interessato alla morfologia e al riconoscimento e alla classificazione delle immagini utilizzando l'analisi delle immagini digitali, la scienza dei dati e le reti neurali.
