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J-GLOBAL ID：202202220212041620   整理番号：22A0907173

神経腫瘍学のための深層ニューラルネットワーク:神経膠芽腫患者に対する化学放射線治療の患者個別設計に向けて【JST・京大機械翻訳】

Deep neural networks for neuro-oncology: Towards patient individualized design of chemo-radiation therapy for Glioblastoma patients

著者 (6件)： Ebrahimi Zade Amir (Faculty of Industrial Engineering and Systems Management, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Shahabi Haghighi Seyedhamidreza (Faculty of Industrial Engineering and Systems Management, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Soltani M. (Faculty of Mechanical Engineering, K.N. Toosi University of Technology, Tehran 1969764499, Iran) ,  Soltani M. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada.) ,  Soltani M. (Centre for Biotechnology and Bioengineering (CBB), University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Soltani M. (Advanced Bioengineering Initiative Center, Computational Medicine Center, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 127  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  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： 膠芽腫マルチフォーム(GBM)は,成人における脳と中枢神経系の原発性癌の最も一般的で死んだタイプである。患者に対する個別化治療処方の設計の重要性にもかかわらず,臨床試験はGBM患者に対する一連の従来の処方を処方する。患者特性に基づく化学放射線療法(CRT)処方を設計するためのコンピュータ化フレームワークを提案した。深層強化学習に基づくインテリジェントエージェントは仮想個人化GBMと相互作用する。提案した深いQネットワーク(DQN)は,状態-行動値関数を推定するために,深いニューラルネットワークを使用する。アルゴリズムは,深いニューラルネットワークの訓練のために使用する再生メモリにおいてエージェント経験を保存した。また,増殖浸潤モデルを用いて,GBM増殖の時空間動態とその治療薬への応答をシミュレーションした。治療処方の質の尺度として治療コースの終わりの腫瘍サイズを仮定して,実験は,提案したDQNがQ学習より優れていることを示す。また,Q学習により得られたプロトコルの品質とその収束速度は,状態-作用値関数の次元の増加とともに急激に減少するが,DQNは初期腫瘍サイズの増加または治療期間延長に対して比較的ロバストである。結果は,最適な個別化治療処方が臨床試験により示唆された通常の処方とは異なることを示す。実サイズの腫瘍に対する治療処方の設計における提案DQNのスケーラビリティと,以前のモデルに対する優越性を考えると,GBM患者に対する個別化CRT処方を設計するための適切なツールである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  浸潤 ,  *腫瘍 ,  処方 ,  臨床試験 ,  *患者 ,  *治療法 ,  ロバスト性 ,  コンピュータ ,  エージェント ,  *膠芽腫 ,  個別化医療

著者キーワード (6件)： 個別化医療 ,  多形性神経膠芽腫 ,  人工知能 ,  深層強化学習 ,  化学放射線療法 ,  テモゾロミド

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経腫瘍学 ,  深層ニューラルネットワーク ,  神経膠芽腫 ,  患者 ,  化学放射線治療 ,  設計