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J-GLOBAL ID：201702246637030973   整理番号：17A1708497

Ramanスペクトルに基づく可変結合個体群解析と部分最小二乗回帰を用いた耳下腺腫瘍のサブタイプを同定するための信頼性のあるマルチクラス分類モデル【Powered by NICT】

A reliable multiclass classification model for identifying the subtypes of parotid neoplasms constructed with variable combination population analysis and partial least squares regression based on Raman spectra

著者 (8件)： Yang Yongning (College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, 610064, PR China) ,  Xie Fanfan (College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, 610064, PR China) ,  Yan Bing (Department of Otolaryngology Head and Neck Surgery, The First Affiliated Hospital of Xiamen University, Xiamen, 361003, PR China) ,  Li Yi (State Key Laboratory of Oral Diseases, Sichuan University, Chengdu, 610041, PR China) ,  Xu Junmei (College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, 610064, PR China) ,  Liu Yuan (College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, 610064, PR China) ,  Wen Zhining (College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, 610064, PR China) ,  Li Menglong (College of Chemistry, Sichuan University, Chengdu, 610064, PR China)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 170  ページ： 102-108  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多形腺腫(PA),Warthin腫瘍(WT)と粘膜表皮癌(MEC)は唾液腺腫瘍の三種の一般的なサブタイプ,発生部位は耳下腺に位置している。耳下腺腫瘍のサブタイプの診断正確に外科治療において重要な役割を果たしている。残念なことに,現在の研究は主に耳下腺腫瘍の二値分類に焦点を当てた。それらの術前多重分類はまだ探索されていない。予測モデルの適用領域の広がりと臨床術前診断を促進する目的のために,著者らは耳下腺腫瘍の三サブタイプだけでなく組織試料のRamanスペクトルに基づいて正常耳下腺組織を識別するために,可変組合せポピュレーション解析(VCPA)アルゴリズムを組み合わせた部分最小二乗回帰(PLSR)により構築された,多重分類モデルを示唆した。添加では,予測モデルの信頼性に及ぼす異なるサンプリング場所からのRamanスペクトルを生成の影響を調べた。検証セットでは,耳下腺腫瘍及び正常耳下腺組織のサブタイプを予測する総合精度は0.867であった。同様に,二箇所の異なるサンプリング場所でRamanスペクトルと構築したモデルによって達成された精度は,それぞれ0.877と0.883の予測モデルに及ぼすサンプリング位置のマイナーな影響を示した。著者らの知見は,臨床における術前唾液腺腫瘍の診断の方法を確立することに役立つ可能性がある。さらに,モデル構築において使用された特徴的波数は高度に腺組織における構造の変化と核酸,コラーゲン,蛋白質,脂質およびDNA/RNAの内容,三種類の耳下腺腫瘍の間の主に差を明らかにし,それらの分子機構のより良い理解に導電性であることができると関連していた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Ramanスペクトル ,  RNA【核酸】 ,  アルゴリズム ,  DNA【核酸】 ,  *信頼性 ,  モデリング ,  コラーゲン ,  多重化 ,  *耳下腺 ,  脂質 ,  導電性 ,  予測モデル ,  *耳下腺腫瘍
準シソーラス用語： *サブタイプ ,  *部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Ramanスペクトル ,  唾液腺腫瘍 ,  VCPA ,  PLS ,  マルチクラス分類

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  統計的品質管理  (KB04030W) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (12件)： Ramanスペクトル ,  可変 ,  個体群 ,  解析 ,  部分最小二乗回帰 ,  耳下腺腫瘍 ,  サブ ,  タイプ ,  同定 ,  マルチ ,  クラス ,  分類モデル