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J-GLOBAL ID：202202266812972137   整理番号：22A1039143

多様式融合深層学習に基づく肝硬変およびニューロンてんかん様放電モデル患者におけるニューロンアポトーシス【JST・京大機械翻訳】

Neuronal Apoptosis in Patients with Liver Cirrhosis and Neuronal Epileptiform Discharge Model Based upon Multi-Modal Fusion Deep Learning

著者 (5件)： Chi Nannan (Digestive Department, the First Affiliated Hospital of Jiamusi University, Jiamusi 154000, Heilongjiang, China) ,  Wang Xiuping (Department of Neurology, the First Affiliated Hospital of Jiamusi University, Jiamusi 154000, Heilongjiang, China) ,  Yu Yun (3Medical Education Department, the First Affiliated Hospital of Jiamusi University, Jiamusi 154000, Heilongjiang, China) ,  Wu Manman (Graduate Department, Jiamusi University, Jiamusi 154000, Heilongjiang, China) ,  Yu Jianan (Department of Neurology, the First Affiliated Hospital of Jiamusi University, Jiamusi 154000, Heilongjiang, China)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューロンは神経細胞を参照する。各ニューロンは数千の他のニューロンに接続され,対応する機能的領域を形成し,他の機能領域と複雑な通信を行う。人体へのその重要性は自明である。また,アポトーシスの機構を研究する多くの学者がある。本論文は,脳における異常な神経放電の影響因子を研究するために,マルチモーダル融合深層学習に基づく肝硬変および神経てんかん様放電モデルの患者におけるニューロンアポトーシスの研究を提案する。本論文における方法は,マルチモーダル情報融合方法を研究して,Bayes推論を実行して,マルチモーダル医療データを分析した。これらの研究方法の機能は,情報の独立性とモダリティ間の情報の交差点の間の関係を得ることである。神経てんかん様放電モデルにおいて,壊死性シグナル伝達経路関連蛋白質のmRNA発現レベルを検出し,肝硬変患者における神経壊死の機構を調査した。実験は,ニューロン認識率が67.2%から84.5%に増加し,時間が減少し,深層学習の有効性を証明した。Copyright 2022 Nannan Chi et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *放電 ,  *ニューロン ,  脳 ,  交差点 ,  壊死 ,  *肝硬変 ,  タンパク質 ,  *てんかん ,  Bayes推定 ,  *モデル ,  多モード ,  知識表現 ,  *アポトーシス ,  *機械学習
準シソーラス用語： モダリティ ,  mRNA発現 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (37件)：

• A A. Adegun, S. viriri, R O. Ogundokun, "Deep learning approach for medical image analysis," Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2021, pp. 9, 2021.
• B. Huang, F. Yang, M. Yin, X. Mo, C. Zhong, "A review of multimodal medical image fusion techniques," Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2020, pp. 16, 2020.
• Q. Zhang, Y. Du, Z. Wei, H. Liu, X. Yang, D. Zhao, "Spine medical image segmentation based on deep learning," Journal of Healthcare Engineering, vol. 2021, pp. 6, 2021.
• B. J. Sowmya Bj, A. Shikhar, R. Utkarsha, A. Singh, "Data analytics assisted internet of things towards building intelligent healthcare monitoring systems," Journal of Organizational and End User Computing, vol. 30, no. 4, pp. 83-103, 2018.
• V. Vukotic, C. Raymond, G. Gravier, "A crossmodal approach to multimodal fusion in video hyperlinking," IEEE Multimedia, vol. 25, no. 2, pp. 11-23, 2018.

タイトルに関連する用語 (9件)： 融合 ,  深層学習 ,  肝硬変 ,  ニューロン ,  てんかん ,  放電 ,  モデル ,  患者 ,  ニューロンアポトーシス