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医療とヘルスケア（22論文）
The respiratory physiome: clustering based on a comprehensive lung function assessment in patients with COPD
Augustin, I. M., Spruit, M. A., Houben-Wilke, S., Franssen, F. M., Vanfleteren, L. E., Gaffron, S., ... & Wouters, E. F. (2018). PloS one, 13(9), e0201593.
本論文の目的は、慢性閉塞性肺疾患（COPD）患者の肺機能の包括的な説明を提供し、機能的性能および健康状態との関連を研究することです。 Viscovery SOMineクラスタモデルは、肺機能障害が多次元的な問題であることを示しています。これは単一の測定では特徴づけできません。 加えて、肺機能プロファイルのみが機能的な性能の予測変数ではなく、患者に最適な治療を提供するための追加の性能試験およびアンケートの必要性を強調していす。
HIV/Human herpesvirus co-infections: impact on tryptophan-kynurenine pathway and immune reconstitution
Yap, S. H., Abdullah, N. K., McStea, M., Takayama, K., Chong, M. L., Crisci, E., ... & Woo, Y. L. (2017). PloS one, 12(10), e0186000.
この論文では、ヒト免疫不全ウイルス（HIV）に感染した患者のヒトヘルペスウイルス共感染が抗レトロウイルス治療におけるキヌレニン/トリプトファン（KT）比および長期CD4 T細胞回復に及ぼす影響を明らかにｓています。 Viscovery SOMineのクラスタリングは、ヘルペス感染の異なるタイプおよび組み合わせがK / T比に様々な効果を有することをしている。
Objectively identified comorbidities in COPD: impact on pulmonary rehabilitation outcomes
Mesquita, R., Vanfleteren, L. E., Franssen, F. M., Sarv, J., Taib, Z., Groenen, M. T., ... & Spruit, M. A. (2015). European Respiratory Journal, 46(2), 545-548.
Vanfleterenらによる "Clusters of comorbidities based on validated objective measurements and systemic inflammation in patients with chronic obstructive pulmonary disease" からのViscovery SOMineクラスターモデルに基づいて、慢性閉塞性肺疾患（COPD）患者のリハビリテーション結果を分析しています。 この分析は、併存疾患の存在が達成可能な結果にわずかな影響しか及ぼさないことを示しています。
Differential response to pulmonary rehabilitation in COPD: multidimensional profiling
Spruit, M. A., Augustin, I. M., Vanfleteren, L. E., Janssen, D. J., Gaffron, S., Pennings, H. J., ... & Groenen, M. T. (2015). European Respiratory Journal, 46(6), 1625-1635.
慢性閉塞性肺疾患（COPD）患者における肺リハビリテーションへの多次元的な反応を研究しています。 Viscovery SOMineは、異なる応答プロファイルを特定しました。 さらに、応答の結果は、患者のベースライン状態にわずかに依存するだけです。.
Cluster analyses in a sample of COPD patients
Margotto, S., Caram, L., Tanni, S., Ferrari, R., Bertani, A., Garcia, T., ... & Godoy, I. (2014). European Respiratory Journal, 44(Suppl 58), P612.
薬理学的治療を最適化し、死亡リスク因子を認識するために、慢性閉塞性肺疾患（COPD）患者群のセグメンテーションが得られます。測定データ（身体検査、検査室検査、肺活量測定）、病歴（喫煙歴、Charlson併存疾患指数）、および調査データ（St. George's Respiratory Questionnaire）にViscovery Profileが使用され、患者の6つのクラスタを識別しています。
Integrative understanding of macular morphologic patterns in diabetic retinopathy based on self-organizing map
Murakami, T., Ueda-Arakawa, N., Nishijima, K., Uji, A., Horii, T., Ogino, K., & Yoshimura, N. (2014). Investigative ophthalmology & visual science, 55(3), 1994-2003.
この論文では、糖尿病性網膜症の患者の形態学的パターンを分析しています。 OCTスキャンで得られたいくつかのパラメータはViscovery SOMineを介してクラスタリングされ、異なる形態学的プロファイルを特定しています。
Classification of age-related changes in lumbar spine with the help of MRI scores
Khan, A., Iliescu, D., Hines, E., Hutchinson, C., Sneath, R. (2013).
腰椎における正常な年齢関連変化のバリエーションは、病理学的変形から特徴付けられ区別されます。腰椎のMRIスキャンによって得られた幾何学的測定にViscovery SOMineが使用され、椎間板の高さ、脊柱の筋肉の信号強度および仰臥位の筋肉の変化が明確に老化と相関するのに対し、脊柱の高さおよび脂肪信号は正常な老化の間に有意に変化しないことを示しています。
HMGA2 expression in white adipose tissue linking cellular senescence with diabetes
Markowski, D. N., Thies, H. W., Gottlieb, A., Wenk, H., Wischnewsky, M., & Bullerdiek, J. (2013). Genes & nutrition, 8(5), 449.
この研究は、肥満、白色脂肪組織の獲得、2型糖尿病およびHMGA2発現の間の関連性を分析しています。 Viscovery SOMineモデルは、高いHMGA2発現を有する患者において、2型糖尿病のリスクが高いことを示唆しています。
Clusters of comorbidities based on validated objective measurements and systemic inflammation in patients with chronic obstructive pulmonary disease
Vanfleteren, L. E., Spruit, M. A., Groenen, M., Gaffron, S., van Empel, V. P., Bruijnzeel, P. L., ... & Franssen, F. M. (2013). American journal of respiratory and critical care medicine, 187(7), 728-735.
慢性閉塞性肺疾患（COPD）を有する患者における臨床的に重要な併存疾患の同時発生およびCOPDの病態生理における多峰性の有病率を分析しています。 Viscovery Profilerは、COPD患者のデータセットにおける共存クラスターを同定し、健康状態、臨床結果、および全身性炎症に関してクラスタを特徴付けるために使用されています。
A psycho-cognitive segmentation of organ donors in Egypt using Kohonen’s self-organizing maps
Mostafa, M. M. (2011). Expert Systems with Applications, 38(6), 6906-6915.
臓器ドナーの心理学的背景がこの論文の焦点です。 Viscovery SOMineは、エジプト市民の臓器提供に対する態度に関するパネルデータをクラスタリングするために使用されます。
47 glioblastoma gene expression profile diagnostics by the artificial neural networks
A. A. Mekler, I. Knyazeva, D. R. Schwartz, Y. A. Kuperin, V. V. Dmitrenko, V. I. Rymar, and V. M. Kavsan. (2010). Optical Memory and Neural Networks, 19(2), 181-186.
遺伝子発現プロファイルとグリア芽細胞腫発生との間の関係を分析しています。 Viscovery SOMineとフィード・フォワード・ニューラルネットワークを使用してデータを分類し、両方とも非常に良好な結果が得られています。
Psychographic clustering of blood donors in Egypt using Kohonen's self-organizing maps
Mostafa, M. M. (2010). International Journal of Nonprofit and Voluntary Sector Marketing, 15(2), 157-171.
この論文は、血液を寄付する（または寄付しない）動機を見つけることを目指しています。 Viscovery SOMineはエジプト市民の献血についての見解に関するパネルデータからなるデータセットに使用されています。
Combining data mining and case-based reasoning for intelligent decision support for pathology ordering by general practitioners
Zhuang, Z. Y., Churilov, L., Burstein, F., & Sikaris, K. (2009). European Journal of Operational Research, 195(3), 662-675.
この論文では、データマイニングと症例ベースの推論を統合して病理秩序の決定支援を行うための新しい方法を提案しています。 この方法論が、いかに患者中心で実践的なピア・グループのエビデンスに深く根付いた知的意思決定支援を促進できるかが示されています。 Kohonenの自己組織化マップによるデータマイニングを通じて抽出された知識は、最新のデータ視覚化ツールViscovery SOMineおよびオンライン処理インターフェースの助けによって、病理秩序の分野において情報を得た上でのエビデンスに基づく医師による意思決定を促進できます。
Using supervised and unsupervised techniques to determine groups of patients with different doctor–patient stability
Siew, E. G., Churilov, L., Smith-Miles, K. A., & Sturmberg, J. P. (2008, May). In Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 715-722). Springer, Berlin, Heidelberg.
Viscovery SOMineを用いた教師なし分類で見出された分類と、クラス分類および回帰木を用いた教師付き分類との類似性を比較し、医師 - 患者の安定性に関連する因子の洞察を識別しています。 どちらの方法も多くの類似したグルーピングをもたらし、自己知覚された健康と年齢が安定性の重要な指標であることを示しています。リスクのある患者のプロファイルが特定されています。
Combining data mining and discrete event simulation for a value-added view of a hospital emergency department
Ceglowski, R., Churilov, L., & Wasserthiel, J. (2007). Journal of the Operational Research Society, 58(2), 246-254.
救急患者に与えられた治療からのデータが、Viscovery SOMineを使用してクラスタリングされています。分析は、傷害（例えば、破傷風注射、包帯、縫合）および病気（例えば、動脈血ガス、心エコー図および静脈内薬剤注入）に関連する治療のクラスターに関連する治療のクラスタを明らかにしています。この結果は、緊急性、患者の治療と退院、治療待ち行列の発生との複雑な関係を把握します。
An investigation of emergency department overcrowding using data mining and simulation: a patient treatment type perspective
Ceglowski, A. S. (2006).
救急部門での過密状態の問題を分析するために、類似の活動を伴う患者治療の均質なクラスタが特定されています。 解離したデータマイニング手法とマネジメント科学のからの手法が、科学的手法の仮説と実験の枠組みの中で組み合わされています。Viscovery SOMineは、患者の治療パターンの発見に使用されます。 クラスターは、患者の緊急性および傾向と組み合わされて、救急部門を通じて追跡される「患者治療タイプ」を作成しています。
On visual exploration of breast cancer data using the self-organizing map
Eklund, T., Collan, M., Jalava, P., Kuopio, T., & Collan, Y. (2005). WSOM 2005 - 5th Workshop on Self-Organizing Maps.
この研究は、有名な事実を確認するために497件の乳がんの事例分析を記述しており、がん研究における自己組織化マップの使用を実証しています。 Viscovery SOMineは、患者の年齢、エストロゲン受容体の状態、リンパ節の状態、腫瘍の大きさおよび組織学的等級に関する探索的データ解析に使用されています。 腫瘍の大きさと組織学的等級、腫瘍の大きさと転移の可能性との間の正の相関、ならびにエストロゲンレベルと組織学的等級との間の逆相関が見出されています。
Histological heterogeneity of human glioblastomas investigated with an unsupervised neural network (SOM)
Iglesias-Rozas, J. R., & Hopf, N. (2005). Histology and histopathology, 20(2), 351-356.
この論文は、ヒト膠芽腫の世界保健機関分類を検証し、新しいサブグループを特定することを目指しています。 Viscovery SOMineは、509の組織学的特徴、患者の年齢および性別に関して、1489のグリア芽細胞腫をクラスタリングするために使用され、このタイプの脳腫瘍への新たな興味深い洞察を提供しています。
Analysis of hippocampal atrophy in alcoholic patients by a Kohonen feature map
Kurth, C., Wegerer, V., Reulbach, U., Lewczuk, P., Kornhuber, J., Steinhoff, B. J., & Bleich, S. (2004). Neuroreport, 15(2), 367-371.
アルコール性患者および健常対照群における海馬体積とホモシステイン、葉酸塩、ビタミンB12およびB6含量との相関を、Viscovery SOMineおよび従来の統計を適用することによって調べています。 Viscovery SOMineは、統計情報がそれ以上利用できなくても、データセット内の統計的相関を視覚化するための敏感なツールであることがわかります。
A neural clustering approach to iso-resource grouping for acute healthcare in Australia
Siew, E. G., Smith, K. A., Churilov, L., & Ibrahim, M. (2002, January). In System Sciences, 2002. HICSS. Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on (pp. 11-pp). IEEE.
Case Mix funding formulaは、診断関連グループ（DRG）に従って患者を分類するための最も広く使用されている手法です。 臨床的に有意義ではあるが、DRGグループが必ずしも関連する知識生成のための健全な基礎を提示するとは限らないことが経験から示唆されています。 同様のリソース利用特性を有する患者の同種のグループを生成する、神経クラスタリングアプローチに基づく患者の代替的なグルーピングが提案されています。 データの特徴と変数間の従属関係がViscovery SOMineマップから特定され評価されています。
Clinical–pathological classification of glioblastomas investigated by a non-supervised neural network
Iglesias-Rozas, J. R., Camara, M., & Schwemmle, C. (2000). Electronic Journal of Pathology and Histology, 6(2), 06-06.
教師なしニューラルネットワークの変形を用いて、神経膠芽腫患者の臨床病理学的分類を再現する能力を調べています。この結果得られた自己組織化マップは、事前の統計的知識なしに複雑なデータセットを視覚化および分析する強力な手段を提供し、新しい治療法の特定の視覚的評価および確立された腫瘍管理とのより効果的な比較を可能にします。
Light microscope heterogeneity of human glioblastomas investigated with an unsupervised neural network (SOM)
Iglesias-Rozas, J. R., & Grieshaber, F. (2000). Electronic Journal of Pathology and Histology, 6(4), 02-02.
グリア芽腫の組織学的変動性の統計的評価の代わりに、1266人のヒト膠芽腫を調査して、Viscovery SOMineで生成された自己組織化マップを用いてそれらを正しく分類できるかどうかを調べています。 最大の有意性を有する膠芽腫の5つのクラスタが見出されています。世界保健機関（WHO）によって提案された分類に匹敵する有用な分類ならびにヒト膠芽腫の多次元組織学的特徴の視覚化が達成されています。 このデータは、患者の管理を改善するために使用することができます。
