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J-GLOBAL ID：202102242156787036   整理番号：21A0902873

深層学習は腎臓病理学的免疫蛍光画像による糖尿病性腎症診断を診断できる【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Could Diagnose Diabetic Nephropathy with Renal Pathological Immunofluorescent Images

著者 (6件)： Kitamura Shinji ,  Takahashi Kensaku ,  Sang Yizhen ,  Fukushima Kazuhiko ,  Tsuji Kenji ,  Wada Jun
資料名： Diagnostics (Web)  (Diagnostics (Web))
巻： 10  号： 7  ページ： 466  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7173A  ISSN： 2075-4418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能(AI)イメージング診断は,医学分野で大きな段階を前進させる。糖尿病性腎症(DN)に関して,医療医師は臨床経過,臨床検査データおよび腎臓病理学を診断し,DN診断のための免疫蛍光画像に特徴的な所見がないので,主に免疫蛍光画像より光学顕微鏡画像で評価する。ここでは,AIが免疫蛍光画像からDNを診断できるかどうかを検討した。885人の腎生検患者から腎免疫蛍光画像を採取し,各患者に対しIgG,IgA,IgM,C3,C1qおよびフィブリノゲンの6種類の免疫蛍光画像を含むデータセットを作成した。データセットを用いて,39のプログラムは誤差なしで動作した(曲線下面積(AUC):0.93)。5つのプログラムは,免疫蛍光画像(AUC:1.00)でDNを完全に診断した。局所解釈可能モデル診断説明(Lime)により,AIはDN糸球体の末梢病変に焦点を当てた。一方,腎専門医診断比(AUC:0.75833)はAI診断よりわずかに劣っていた。これらの知見から,DNは深部学習による免疫蛍光画像のみにより診断できることが示唆された。AIはDNを診断し,腎学者が通常DN診断に使用しない免疫蛍光画像で分類未知部分を同定することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  光学顕微鏡 ,  糸球体 ,  フィブリノーゲン ,  画像処理 ,  人工知能 ,  病状経過 ,  *糖尿病性腎症 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： 腎生検 ,  *蛍光画像 ,  *腎臓病理学 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 免疫蛍光画像 ,  腎臓病理学 ,  人工知能 ,  深層学習 ,  糖尿病性腎症

分類 (2件)： 泌尿生殖器の疾患  (GM03000L) ,  泌尿生殖器の診断  (GM02000E)

引用文献 (7件)：

• Nicholss, J.A.; Herbert Chan, H.W.; Baker, M.A.B. Machine learning: Applications of artificial intelligence to imaging and diagnosis. Biophys. Rev. 2019, 11, 111-118.
• Pesapane, F.; Volonté, C.; Codari, M.; Sardanelli, F. Artificial intelligence as a medical device in radiology: Ethical and regulatory issues in Europe and the United States. Insights Imaging 2018, 9, 745-753.
• Ehteshami Benjnordi, B.; Veta, M.; Johannes van Diest, P.; van Grinneken, B.; Karssemeijer, N.; Litjens, G.; Van Der Laak, J.A.; Hermsen, M.; Manson, Q.F.; Balkenhol, M.; et al. Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women with Breast Cancer. JAMA 2017, 318, 2199-2210.
• Sellwood, M.A.; Ahmed, M.; Segler, M.H.; Brown, N. Artificial intelligence in drug discovery. Future Med. Chem. 2018, 10, 2025-2028.
• Du, X.L.; Li, W.B.; Hu, B.J. Application of artificial intelligence in ophthalmology. Int. J. Ophthalmol. 2018, 11, 1555-1561.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  腎臓病理学 ,  免疫 ,  蛍光画像 ,  糖尿病性腎症 ,  診断