1P-0109 Oncogene activation through enhancer activation after Epstein-Barr virus infection in gastric cancer Wenzhe Li , Atsushi Okabe, Keisuke Matsuzaka, Bahityar Rahmutulla, Masaki Fukuto, Atsushi Kaneda(Department of Molecular Oncology, Graduate School of Medicine, Chiba University)
日期:2024年2月14日,星期三,15:30-17:00主持人:Atsushi Katsuki,总裁兼首席执行官,代表董事
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作者的完整列表:瑞巴岛Yabushita; Tohoku University,Hiroki的高级材料多学科研究研究所; Tohoku University,Atsushi高级材料多学科研究研究所; Tohoku大学,Masafumi的高级材料多学科研究研究所; Tohoku University,Sachiko的高级材料Maki多学科研究所; Tohoku大学,Masaki的高级材料Matsubara多学科研究研究所; Tohoku大学,高级材料多学科研究研究所;仙台国家技术学院-Natori Campus Kanie,Kiyoshi; Tohoku University,Atsushi的高级材料多学科研究研究所; Tohoku大学,高级材料多学科研究研究所;日本科学技术局,进化科学技术核心研究
[4] Tsubsa Hukumura、Atsushi Ito 和 Katsuhiko Hibino;“利用人工智能研究锤击测试系统”,电子、信息和通信工程师协会技术报告,119(352),第 7-12 页,12 月(2019 年)
摘要 我们的目的是确定人工智能 (AI) 辅助无标记运动捕捉软件是否有用在临床医学和康复领域。目前,尚不清楚人工智能辅助无标记方法是否可以应用于下肢功能障碍的个体,例如使用踝足矫形器或拐杖的人。然而,由于许多下肢瘫痪患者和足矫形器使用者在站立期失去跖趾 (MP) 关节屈曲,因此有必要估计固定 MP 关节运动下足部识别的准确性。使用 OpenPose(一种无标记方法)和传统的被动标记运动捕捉方法确定跑步机行走过程中的髋关节、膝关节和踝关节角度;并比较了两种方法的结果。我们还研究了踝足矫形器和拐杖是否会影响 OpenPose 的识别能力。通过被动标记法 (MAC3D)、OpenPose 和使用 Kinovea 软件的手动视频分析获得的髋关节和膝关节数据显示出显著的相关性。与 OpenPose 和 Kinovea 获得的踝关节数据(相关性强)相比,MAC3D 获得的踝关节数据相关性较弱。OpenPose 可以充分替代传统的被动标记运动捕捉,适用于正常步态和使用矫形器或拐杖的异常步态。此外,OpenPose 适用于 MP 关节运动受损的患者。使用 OpenPose 可以降低传统被动标记运动捕捉的复杂性和成本,而不会影响识别准确性。
木原 淳(自治医科大学医学部病理学讲座 横浜市立大学医学部・大学院医学研究科分子病理学教室) Atsushi Kihara(Department of Pathology, Jichi Medical University, Tochigi, Japan Department of Molecular Pathology, Yokohama City University, Kanagawa, Japan)
Michael BASSIK 高彩霞 Pietro GENOVESE 星野淳 秋津堀田 许爱龙 柯亨范 Henry KIM Silvana KONERMANN 智二 真尾圭二 西田宏 西濱修 濕木司 大森秀之 冈野秀之 Leopold PARTS 秦文宁 斋藤弘英 斋藤诚 佐佐木惠梨香 佐藤森敏 Virginijus SIKSNYS 矢千江望 山本隆 游佐耕介