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J-GLOBAL ID：202202269790098015   整理番号：22A0801867

筋肉生検診断のための深層畳込みニューラルネットワークベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Deep convolutional neural network-based algorithm for muscle biopsy diagnosis

著者 (19件)： Kabeya Yoshinori (IBM Japan Ltd., Tokyo, Japan) ,  Okubo Mariko (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Yonezawa Sho (IBM Japan Ltd., Tokyo, Japan) ,  Nakano Hiroki (IBM Japan Ltd., Tokyo, Japan) ,  Inoue Michio (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Ogasawara Masashi (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Saito Yoshihiko (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Tanboon Jantima (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Indrawati Luh Ari (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Kumutpongpanich Theerawat (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Chen Yen-Lin (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Yoshioka Wakako (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Hayashi Shinichiro (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan) ,  Iwamori Toshiya (IBM Japan Ltd., Tokyo, Japan) ,  Takeuchi Yusuke (Watson Health, IBM Corporation, Cambridge, MA, USA) ,  Tokumasu Reitaro (IBM Japan Ltd., Tokyo, Japan) ,  Takano Atsushi (IBM Japan Ltd., Tokyo, Japan) ,  Matsuda Fumihiko (Center for Genomic Medicine, Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Nishino Ichizo (Department of Neuromuscular Research, National Institute of Neuroscience, National Center of Neurology and Psychiatry, Tokyo, Japan)
資料名： Laboratory Investigation  (Laboratory Investigation)
巻： 102  号： 3  ページ： 220-226  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0157B  ISSN： 0023-6837  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筋肉生検試料の組織病理学的評価は,筋肉疾患を分類し診断するために必須である。しかし,経験した専門家と病理学者の数は限られている。人工知能のような新技術は医療範囲を改善することが期待されるが,筋肉疾患のような希少疾患による使用は,訓練データセットの限られた有用性のため困難である。このギャップに取り組むため,深畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)に基づくアルゴリズムを開発し,CNNを訓練するための神経学と精神科の国立センターに保管された1400のヘマトキシリンとエオジン染色された病理学スライドの4041の顕微鏡画像を収集した。訓練されたアルゴリズムは,0.996の曲線下面積(AUC)で,遺伝性筋疾患(ほとんど治療不能)から特発性炎症性筋疾患(ほとんど治療可能)を区別し,限られた疾患と条件下で9人の医師が行った診断より,より良い感度と特異性を達成した。さらに,平均AUCが0.958の特発性炎症性ミオパチーの4つのサブタイプを成功し,正確に分類し,平均AUC0.936の遺伝性筋疾患の7つのサブタイプを分類した。また,アルゴリズムによる予測と可視化技術を用いて7人の医師の間の類似性を検証する方法を確立し,予測の妥当性を明らかにした。これらの結果は,このアルゴリズムの信頼性を支持し,著者らのアルゴリズムが臨床設定において直接的に使用できる可能性があることを示唆する。著者らは,病理学的筋肉診断をサポートするために,深部畳込みニューラルネットワークベースのアルゴリズムを開発した。アルゴリズムは,特発性炎症性筋症を鑑別し,限られた疾患および条件下で9人のヒト医師を凌駕した。これらの結果は,このアルゴリズムが臨床現場で直接使用される可能性を有することを示唆する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to United States and Canadian Academy of Pathology 2021 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 ,  信頼性 ,  遺伝 ,  炎症 ,  ヒト ,  スライド ,  染色 ,  画像 ,  人工知能 ,  筋疾患 ,  医師 ,  病理学 ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： 訓練データ ,  顕微鏡画像 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 病理検査  (GC02040S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 筋肉生検 ,  診断 ,  深層畳込みニューラルネットワーク ,  アルゴリズム