Niveau: Anfänger
Titel der Präsentation: JMP als räumliches Daten- und morphologisches Analysetool – Versuch, das intraepitheliale Karzinom der oberen Atemwege und seine Vorläuferläsionen mithilfe der Clusteranalyse der kürzesten Distanz einzustufen
Die meisten bösartigen Tumoren der Schleimhaut der oberen Atemwege, wie der Mundhöhle, des Rachens und des Kehlkopfes, sind Plattenepithelkarzinome, die sich in der Zellschicht entwickeln, die als mehrschichtiges Plattenepithel bezeichnet wird und die Oberfläche der Schleimhaut bedeckt. Darüber hinaus ist klinisch bekannt, dass Läsionen, die als Vorstadium oder Frühstadium gelten, als weiße oder rote Plaques auf der Schleimhaut zu finden sind, und die Beobachtung mikroskopischer Gewebeproben von Patienten zeigt epitheliale Dysplasie, epitheliale Dysplasie, bzw. epitheliale Dysplasie Es wird als Carcinoma in situ bezeichnet. Darüber hinaus wird Dysplasie in drei Grade eingeteilt, abhängig von Anomalien in der Zellmorphologie und ihrem Anteil innerhalb der Epithelschicht: leichte Veränderungen, leicht, mittelschwer und schwer. Obwohl diese Unterscheidung intuitiv durch die Untersuchung durch einen Pathologen erfolgt und man davon ausgeht, dass sie bis zu einem gewissen Grad reproduzierbar ist, gibt es nicht viele objektive Studien. Dieses Mal haben wir versucht, die Anordnung der Zellen (Kerne) in der Epithelschicht zu quantifizieren und die Unterschiede zwischen nicht-neoplastischem (normalem), Dysplasie und Karzinom in situ zu untersuchen. Die Schwerpunktkoordinaten der Zellkerne wurden mithilfe digitaler Bildanalyse aus dem Mikrobild extrahiert und Minimum Spanning Trees (MST) wurden generiert, die jeden Schwerpunkt mithilfe einer hierarchischen Clusteranalyse unter Verwendung der Methode der kürzesten Entfernung in JMP Version 15 verbanden Beim Vergleich der einzelnen Zweige wurden Unterschiede zwischen den einzelnen Gruppen festgestellt.
Ryoji Chiba
Ehemaliger Dozent an der Tohoku-Universität (Abteilung für pathologische Organbauforschung, Institut für Altern und Altern). Doktor der Medizin. Ehemaliger Auslandsforscher des Bildungsministeriums (Medizin) (Universität Aarhus, Königreich Dänemark).
Auf dem Gebiet der Humanpathologie habe ich den pathologischen Entwicklungsprozess von Krankheiten mithilfe quantitativer Morphologie unter Verwendung der geometrischen Wahrscheinlichkeitstheorie und Integralgeometrie, digitaler Bildanalyse und multivariater statistischer Analyse untersucht. Es gibt Forschungsarbeiten zu Leberzirrhose, frühen Krebserkrankungen, die im Alveolarepithel, Pankreasgangepithel und Endometrium auftreten, ihren Vorläuferläsionen und Lebermetastasen bei Krebs.
( 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 auf die Analyse von Krebsentstehungsprozessen und deren Gewebediagnose angewendet werden können, und interessiere mich insbesondere für numerische Klassifikationsverfahren wie die Clusteranalyse und die Diskriminanzanalyse. Als Plattform für statistische Analysen habe ich Fortran-Statistikunterprogramme auf Mainframes, SPSS und SYSTAT auf PCs verwendet und verwende JMP seit Version 8, wobei ich auf die hervorragenden Datentabellenfunktionen und die flexible Analyseumgebung geachtet habe.
Chiba Rui
Absolvent der Abteilung für komplexe Systeme und Intelligenz, Fakultät für System- und Informationswissenschaft, Future University Hakodate. Während meines Studiums interessierte ich mich für komplexe Systemphänomene bei physikochemischen Reaktionen und führte Experimente und Forschungen zum Kapselbildungsmechanismus der thermischen Polymerisation von Aminosäuren in der flüssigen Alkoholphase durch. Derzeit interessiere ich mich für digitale Bildanalyse, Datenwissenschaft sowie morphologische und Bilderkennung und -klassifizierung mithilfe neuronaler Netze.
