線維症の診断または定量化の方法は、生体液試料中に天然に存在するネオエピトープ含有タンパク質断片を測定する免疫検定法を実施するステップと、正常レベルを上回る、前記患者における前記測定の上昇を、線維症の存在または程度と関連付けるステップとを含む。前記免疫検定法は、前記試料中に天然に存在するタンパク質断片を、プロテイナーゼによるタンパク質の切断によって形成されるネオエピトープに対して反応性である免疫学的結合パートナと接触させるステップと、前記ネオエピトープを含むタンパク質断片を測定するために前記免疫学的結合パートナへのペプチド断片の結合の程度を測定するステップとを含む方法によって実施され、ここで、前記タンパク質は、ＩＩＩ型コラーゲン、Ｉ型コラーゲン、ＩＶ型コラーゲン、Ｖ型コラーゲンもしくはＶＩ型コラーゲン、エラスチン、ビグリカン、デコリン、ルミカン、バーシカン、パールカン、ニューロカン、ブレビカン、フィブロモジュリン、セルグリシン、シンデカン、βグリカン、ビメンチンまたはＣ反応性タンパク質である。 （もっと読む）

経腸投与された、アミリン以外のカルシトニンファミリーメンバー、特にカルシトニン自体は、１型糖尿病、２型糖尿病またはメタボリックシンドロームを治療するために、インスリン抵抗性を緩和するために、および血清グルコース濃度を低下させるために効果的である。 （もっと読む）

Ｎ末端ネオ−エピトープ及びＣ末端ネオ−エピトープ（各々がタンパク質のプロテアーゼによる切断により生成される）を含有するタンパク質の断片を生物学的試料において測定するアッセイの方法が、前記Ｎ末端ネオ−エピトープを第１の特異的抗体と結合させる、かつ、前記Ｃ末端ネオ−エピトープを第２の特異的抗体と結合させるステップと、前記抗体の双方の結合の程度を検出するステップとを含む。 （もっと読む）

プロテイナーゼによる動脈硬化性プラークの蛋白質、例えば、ルミカン、バーシカン、パールカン、デコリン、バイグリカン、ＩＩＩ型コラーゲン、ＣＲＰ、ＡｐｏＥ、又はエラスチンの切断によって形成されるネオエピトープを含むペプチド断片の定量のためのバイオアッセイの方法であって、尿又は血清のような試料を、ネオエピトープと反応する抗体と接触させるステップと、前記試料中の前記免疫学的結合パートナーのペプチド断片への結合レベルを定量するステップとを含む方法が開示される。アッセイは心血管疾患事象のリスクを予測する。 （もっと読む）

破骨細胞によるｗｎｔもしくはｗｎｔシグナルエンハンサーの分泌の調節因子についてスクリーニングする方法であって、培養中の破骨細胞をスクリーニング対象の化合物に暴露させるステップと、ｗｎｔ感受性検出系を前記破骨細胞培養物由来の馴化培地に暴露させるステップと、骨芽細胞による骨形成のｗｎｔ媒介性活性化について、またはβ−カテニンの検出またはｄｉｓｈｅｖｅｌｌｅｄ、ａｘｉｎもしくはＦｒａｔ１による前記細胞の細胞膜への転位を検出することによる細胞中のＬＲＰ５および／またはＬＲＰ６シグナル伝達のｗｎｔ媒介性活性化についてアッセイすることによって、ｗｎｔシグナルが前記培地中に存在するかどうかを決定するステップとを含む方法。
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乳房撮影画像は、同じ乳房のその後の画像中の乳房組織における違い、あるいはそのような画像の制御グループに対する違いを検出するのに役立つパラメータのための値を自動的に得るためにコンピュータによって処理され、前記得られたパラメータは乳房密度の変化と一緒に変化するパラメータであり、そのため、癌リスクを評価する際に役立つ。本方法は、画像中に描かれた組織構造のアスペクト比を表わす商の値を画像のピクセルに関して計算し、トレーニング済み分類子を使用して、前記ピクセルを、それらのそれぞれの前記商の値に従って分類するとともに、それぞれのピクセルに対して、少なくとも２つのクラスに対するそれらの分類を表わす１つのスコアを割り当て、前記クラスの総ピクセルメンバーシップスコアに基づいて乳房密度の変化と一緒に変化する前記パラメータを得ることによって乳房の少なくとも一部の各画像を処理するステップを含む。分類子は、教師なし学習によってあるいは教師つき学習によってトレーニングされてもよい。 （もっと読む）

関節病状を示す定量的パラメータを抽出するため、関節軟骨を表わす３次元スキャンデータを解析する方法を提供する。軟骨の局所的曲率の測度は対象領域内で決定される。この測度から得られるこの関節の定量的パラメータ値は、健康な関節および／又は病状によって特徴付けられる関節に関して予め定められた同様の定量的なパラメータ値と比較される。 （もっと読む）

背景領域と、この背景領域の一部によって囲まれる関心領域とを有する画像をセグメント化する方法であって、該方法は、画像を表わす開始時のデジタルデータの組を取得するステップと、（１）関心領域の境界を推定するステップと、（２）背景領域の残部からの情報を用いて境界内の関心領域を修復するステップと、（３）開始時のデジタルデータの組と、修復後のデジタルデータの組との間の差を計算し、背景領域の遮蔽解消度を表わす結果を得るステップと、（４）推定境界の位置を移動し、さらなる世代の推定境界を生成するステップと、（５）さらなる世代の推定境界内の領域を修復するステップと、（６）開始時のデジタルデータの組と、修復後のデジタルデータの組との間の差を計算するステップと、最大遮蔽解消度が得られるまでステップ（４）〜（６）の繰返しを続けるステップと、最大遮蔽解消度が得られた時点で関心領域の境界の情報を用い、画像をセグメント化するステップとを含む。
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本発明では、大動脈等の血管の石灰化の度合いの定量的測度を、前記石灰化を含有する血管の少なくとも一部のＸ線画像等の画像を処理することによって得る方法であって、背景に対して設定される石灰化を含有する血管の少なくとも一部の画像を表わすデジタルデータの開始セットを取得するステップと、石灰化の境界を推定するステップと、インペインティング方法を使用して、石灰化を表わす前記開始セット中のデジタルデータを、石灰化の領域にわたって広がるように背景の境界を外挿するデータと置き換え、それにより、デジタルデータの修復セットを生成するステップと、デジタルデータの開始セットとデジタルデータの修復セットとの間の差を計算して、血管の石灰化の度合いの定量的測度を得るステップとを備える、方法を提供する。
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脊椎の一部分の画像内に示された椎骨における骨折の程度の推定値を導出するための方法が提供される。少なくとも２つの椎骨の画像がセグメントに分けられ、そこから各椎骨の形状およびサイズを表すデータが取得される。前記少なくとも２つの椎骨の中の第１の椎骨のおおよその形状が、前記少なくとも２つの椎骨の中の第２の椎骨に関して得られたデータを骨折していない脊椎の同じ少なくとも２つの椎骨の数学的モデルと比較することによって復元される。第１の椎骨の骨折していない形状が予測され、撮像された第１の椎骨の形状およびサイズを予測された骨折していない形状およびサイズと比較することが可能となる。続いて、それぞれの画像同士の間の差異が計算され、第１の椎骨の骨折の程度を表す結果が取得される。
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