下記要領にてセミナーを開催しました。

バイオ統計センター公開セミナー

日時：2014年10月9日（木）15:00-17:10
場所：バイオ統計センター 講義室

15:00-16:00
講演者１：寒水孝司 (京都大学大学院 医学研究科社会健康医学系専攻 医療統計学)

演題：「主要評価変数が複数ある臨床試験の統計的諸問題」

概要：臨床試験では，通常，主要評価変数（以下，主要変数）を一つ
　　　　設定し，その変数に基づいて，標本サイズや主解析などの試験
　　　　デザインが設計される．ところが，対象疾患や試験治療の特徴
　　　　などにより，複数の主要変数を用いるのが望ましいことがある．
　　　　本発表では，複数の主要変数を設定し，そのすべての主要変数に
　　　　ついて有効性を示すことを目的とする臨床試験を中心に，
　　　　(1) 主要変数間の関連を考慮した標本サイズ設計，
　　　　(2) 主要変数の費用効率を考慮した試験デザイン，
　　　　(3) 検定の保守性を緩和させる方法，
　　　　について最近の研究成果を概説する．

16:10-17:10
講演者２：荒木由布子 (久留米大学バイオ統計センター)
　
演題：「高次元医用画像データに基づき疾病を予測するための
　　　　　統計的モデリング～モデル選択をどうするか？～」
　
概要：高次元の医用画像データから疾病を予測するために提案した
　　　　統計モデルについてお話しします. 
　　　　具体例として, 本発表ではstructural MRI データから
　　　　アルツハイマー病を早期発見するための判別モデル (時間が
　　　　あれば予後予測のためのCoxモデルにも触れる) を考えます. 
　　　　医用画像データは超高次元でnoisy なため, 通常の前処理が
　　　　施された後でもそのまま従来の統計モデルに放り込む事は
　　　　できず何らかの工夫が必要です.  このとき, どのような方針で
　　　　何に配慮して統計モデルを構築してゆくのか, 工夫した点と
　　　　未解決問題, 現在のチャレンジ, などの観点からいくつかの
　　　　提案法について御説明致します.

参考文献: Araki, Y., Kawaguchi, A., and Yamashita, F. Regularized logistic
discrimination with basis expansions for the early detection of Alzheimer’s disease based on three-dimensional MRI data. Adv Data Anal Classif (2013) 7:109-119.