医療系論文の和訳の添削（その３）
- 全てのラマンマップにおいて、ＢＣＣは明瞭に分離され、生化学的局部の変化を反映している。
- 小結節性ＢＣＣの４つのラマンマップにおいて、ＫＣＡは腫瘍の近接の真皮に関するスペクトルのクラスターを形づくった。
- 一部の冷凍薄片では炎症性浸潤物が存在し、独立したクラスターを形成している。
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医療系論文の和訳の添削（その３）
かなりの苦戦です．どなたか添削（解説）をお願いします． In all Raman maps BCC was clearly separated from its surrounding nontumorous tissue by the KCA. This was not the only distinction noticed. In a number of cases KCA resulted in several clusters of Raman spectra, within the tissue surrounding the tumor, reflecting regional variance in biochemical composition. In four Raman maps of nodular BCC, KCA formed separate clusters for dermis in the vicinity of the tumor (=50－150 mm) and dermis further away from the tumor (Fig 3a). The microscopic image shows a collagen-poor dermis immediately adjacent to the tumor (Fig 3b). The remaining Raman maps (11) did not show a similar distinction. In three of the 15 frozen sections a dense inflammatory infiltrate was present in the area of interest, resulting in a separate cluster of Raman spectra (Figs 3c,d). As Raman spectra are a direct reflection of the molecular composition of the tissue, a comparison (Fig 4). 全てのラマンマップにおいて，ＫＣＡを使用することよりＢＣＣは周辺の非腫瘍組織から明瞭に分離された．これはただの識別ばかりではない． いくつかのケースにおいて，ＫＣＡは 生化学的構成物ラマンスペクトルのそれぞれのクラスター（腫瘍周辺の組織を含め）に起因し，生化学的局部の変化を反映している． 小結節性ＢＣＣの４つのラマンマップにおいて，ＫＣＡは腫瘍の近接の真皮（５０～１５０ｍｍ）に関するスペクトルのクラスターを形づくった（図３ａ）． 顕微鏡画像は，腫瘍と直接に隣接したコラーゲンの少ない真皮を示す（図３ｂ）．残っているラマンマップ(11)は，同様の特色（鮮明度）を示さない．１５の冷凍薄片３つについて，極端な炎症性浸潤物が，関心の（興味の）領域に存在し，結果として生じるラマンスペクトルの独立したクラスター（図３c,d）．ラマンスペクトルは組織の分子の組成（構成）の直接的な反映なので，←？？
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相変わらず頑張っていますね。 当方は医療関係も済み、自動車で遊んでいます。 コピー＆ペーストの手直しです。あくまでも参考です。 In all Raman maps BCC was clearly separated from its surrounding non-tumorous tissue by the KCA. 全てのラマンマップにおいて，ＫＣＡを使用することよりＢＣＣは周辺の非腫瘍組織から明瞭に分離された． This was not the only distinction noticed. In a number of cases KCA resulted in several clusters of Raman spectra, within the tissue surrounding the tumor, reflecting regional variance in biochemical composition. （この英文が何か変だとは思いますが、語順通りに訳してみました。） これが観察された唯一の差異ではない．いくつかのケースにおいて，ラマンスペクトルの数個（いくばくか）のクラスター中で、（かつ）腫瘍周辺の組織内で，生化学組成物の局所的変動を反映している、ＫＣＡが結果として起こった。 In four Raman maps of nodular BCC, KCA formed separate clusters for dermis in the vicinity of the tumor (=50－150 mm) and dermis further away from the tumor (Fig 3a). 小結節性ＢＣＣの４つのラマンマップにおいて，ＫＣＡは腫瘍近傍の真皮（５０～１５０ｍｍ）と腫瘍から更に離れた真皮に関する分かれたクラスターを形づくった（図３ａ）． The microscopic image shows a collagen-poor dermis immediately adjacent to the tumor (Fig 3b). The remaining Raman maps (11) did not show a similar distinction. 顕微鏡画像は，腫瘍と直接に隣接したコラーゲンの少ない真皮を示す（図３ｂ）．これ以外のラマンマップ(11)は，同じ様な差異を示さない． In three of the 15 frozen sections a dense inflammatory infiltrate was present in the area of interest, resulting in a separate cluster of Raman spectra (Figs 3c,d). As Raman spectra are a direct reflection of the molecular composition of the tissue, a comparison (Fig 4). １５の冷凍薄片の内の３つについて，濃い炎症性浸潤物が，関心対象領域に存在し，結果としてラマンスペクトルの独立したクラスターと成っている（図３c,d）．ラマンスペクトルは組織の分子組成の直接的な反映なので，比較（図４）は←？？（後続文欠け）
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いつもお世話になっています．どなたか宜しくお願いします．とくに最後の文書はお手上げです． Figure 4 shows spectra obtained from a sample in which Raman mapping resulted in separate clusters for dermis at a greater distance from the tumor (Fig 4a), and dermis in the vicinity of the tumor (Fig 4b). To clarify the difference between the two spectra a difference spectrum (Fig 4d) was calculated and compared with the spectrum obtained from pure collagen type I (Fig 4f). This shows that the dermis in the vicinity of the tumor contains less collagen than dermis at a greater distance from the tumor. The Raman spectrum obtained from dermis containing a dense chronic inflammatory infiltrate (Fig 4c) also had a diminished but still significant collagen contribution, as can be deduced from the difference spectrum dermis minus infiltrate (Fig 4e). ＊ 図４は腫瘍から十分離れた真皮の分離されたクラスターに関するラマンマッピングの結果の試料から得られたスペクトル（図４ａ）および腫瘍の付近の真皮（図４ｂ）を示す． ＊ ２つのスペクトル間の差異を明確にするために差スペクトル（図４ｂ）を計算し，純粋なコラーゲンタイプIから得られたスペクトル（図４ｆ）と比較した． ＊ これは，腫瘍から十分離れた真皮より，少ないコラーゲン腫瘍を含む近接の真皮を示す． 意訳：このことは，腫瘍から十分離れた真皮では腫瘍に近い真皮よりコラーゲンが多いことを示す． ＊ 極端な（濃厚な）慢性炎症性浸潤物を含む真皮から得られたラマンスペクトル(図１ｃ)は減少したが，差スペクトルから推定できる有意の （意味深い，重要な）コラーゲンの貢献 重要なコラーゲンの寄与としての差スペクトルの真皮から推測することができるマイナス潜入
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- 医療系論文の和訳の添削をお願いします． その２
QNo.6419993の続きです．図の説明文です． Figure 2. Comparison of microscopic image of BCC and pseudo-color Raman map with corresponding Raman spectra. Pseudo-color Raman map, based on Raman spectra obtained from a frozen tissue section of BCC. A Raman spectrum was obtained for each 10 ×10 μm2 pixel. KCA yielded two clusters corresponding to BCC and surrounding dermis as follows from a comparison with (b). H&E-stained thin section adjacent to the section used in the Raman experiment, showing nodular BCC (b1) and its surrounding tumor-free dermis (b2). The area shown corresponds to the area scanned in the Raman experiment. Cluster averaged Raman spectra from BCC (c1) and dermis (c2). To enhance the characteristic spectral features of BCC a difference spectrum BCC dermis (c3) was calculated. The dashed lines indicate bands in the difference spectrum that can be attributed to fatty acid represented here by oleic acid (c4) and DNA (c5). 図２ BCCの顕微鏡画像と対応するラマンスペクトルの擬似カラーラマンマップの比較 BCC凍結組織切片から得られたラマンスペクトルに基づく擬似カラーラマンマップ ラマンスペクトルはそれぞれ10 ×10 μm2の画素について得られた．KCAは以下に示す（ｂ）との比較から，BCCと真皮の２つのクラスターを与えた．ラマン実験に使用された部分と隣接するH&E染色箔切片は小結節性BCC(b1)およびその周囲の腫瘍のない真皮(b2)を示している．その領域はラマン実験で走査された領域と対応することを示した．クラスターはBCC(c1)および真皮(c2)由来のラマンスペクトルを平均した．BCCの典型的なスペクトルの特徴の精度を高めるために，BCC腫瘍の差スペクトル(c3)は計算された．ここで，点線はオレイン酸(c4)およびDNA(c5)により代表される脂肪酸と判断できる，異なるスペクトルのバンドを示す．
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- 医療系論文の和訳です．添削をお願いすます
いつもお世話になっています．３番目の文が特に自信がありません．宜しくお願いします． RESULTS Raman pseudo-color maps In all 15 samples, obtained from 15 different patients, the pseudo-color Raman map and the microscopic image of the H&E stained sample were found to correlate very well. An example is shown in Fig 2. Figure 2(a) shows a pseudo-color Raman map of a BCC and the surrounding dermis, the area that was scanned measured 410×180 μm. The Raman map, which is the result of a KCA of the 3108 Raman spectra (see Materials and Methods) closely corresponds to the microscopic image of the H&E stained adjacent section (Fig 2b).It shows that the black area in the Raman map corresponds to tumor tissue; the white area corresponds to the surrounding tissue. The cluster averages of Raman spectra, collected from the scanned area are shown in Fig 2(c). There is a marked difference between the Raman spectra of BCC (spectrum 1) and surrounding tumor-free dermis (spectrum 2). 結果 ラマン疑似カラーマップ １５人の異なる患者から得られた全１５試料について，擬似カラーラマンマップとHE染色試料の顕微鏡イメージには良好な相関関係が見いだされた．実例を図２に示した．図２（ａ）はBCCおよび周囲の真皮の擬似カラーラマンマップを示し，その領域は正確に410×180μｍ走査された．3108のラマンスペクトルのKCA（材料と方法参照）の結果であるラマンマップは隣の欄に示したH&E染色の顕微鏡画像と厳密に一致した．（←少し意訳しました．） ラマンマップ中の黒い領域は腫瘍組織と一致し，白い領域は周辺の組織と一致した．ラマンスペクトルのクラスターの平均（そしてそれは、走査領域から選択されたものであるが）は図２ｃに示した．BCCのスペクトル（スペクトル１）と周辺の腫瘍を含まない真皮（スペクトル２）に著しい差がある．
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- 医療系論文の和訳の添削をお願いします． その１
今年も宜しくお願いすます． 日本語で同じ意味に訳せる単語使われており，訳語として何がふさわしいのか迷っています． The characteristic spectral features of BCC were enhanced by calculating a difference spectrum BCC minus dermis (spectrum 3 of Fig 2c), which shows a high amount of lipids and nucleic acids (Fig 2c). Table I represents the specific band assignments of the Raman peaks in the difference spectrum. The bands at 856 cm－1 and 936 cm－1 in the spectrum of the collagen-rich tumor-free dermis, are a typical feature of collagen spectra and are due to proline and protein backbone vibrations (C＝C stretching). BCCの典型的なスペクトルの特徴は，ＢＣＣマイナス真皮により計算される差スペクトルにより向上させられた（図２Ｃのスペクトル３）が，大量の脂質および核酸を示す 意訳：ＢＣＣのスペクトルから真皮のスペクトルを差し引いた差スペクトルにより典型的なＢＣＣのスペクトルの特徴がより明確になったが，脂質と核酸が確認された（図２Ｃのスペクトル３）． 表１は差スペクトルのラマンピークの固有のバンドの帰属を意味する．コラーゲンの多い腫瘍のない真皮のスペクトルの８５６ｃｍ－１および９３６ｃｍ－１のバンドは典型的なコラーゲンスペクトルの特徴であり，（そしてそれは）プロリン（アミノ酸の一種）および蛋白質の主鎖の振動に起因する（Ｃ＝Ｃ伸縮）.
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- 医療系論文（和訳）の添削をお願いします．
QNo.6402410（QNo.6402410）の続きです．どなたか添削をお願いします．特に最後の文に自信がありません． The characteristic spectral features of BCC were enhanced by calculating a difference spectrum BCC minus dermis (spectrum 3 of Fig 2c), which shows a high amount of lipids and nucleic acids (Fig 2c). Table I represents the specific band assignments of the Raman peaks in the difference spectrum (Erfurth and Peticolas, 1975). The bands at 856 cm±1 and 936 cm±1 in the spectrum of the collagen-rich tumor-free dermis, are a typical feature of collagen spectra and are due to proline and protein backbone vibrations (C－C stretching) (Frushour and Koenig, 1975). BCCの典型的なスペクトルの特徴は“BCC－真皮”の差スペクトル（図3 2Cのスペクトル３）を意味する．表１は異なるスペクトル中のラマンピークの固有のバンド（特性散乱の波数のこと？）の帰属（assignment）(Erfurth and Peticolas, 1975)を意味する．コラーゲンの多い腫瘍フリーの真皮中の856cm-1および936cm-1はコラーゲンのスペクトルの典型的な特徴であり，プロリン（アミノ酸の一種，ゼラチンに多く含まれる）およびたんぱく質の主鎖の振動(C－C 伸縮)によるものである(Frushour and Koenig, 1975).
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- 英文（医療系論文）和訳です どなたか添削してくださ
いつもお世話になっています．今回は少し意訳も加えてみました．（ ）内が意訳ですが，相変わらずしっくりしません．宜しくお願いします． In this study, KCA was repeated with an increasing number of clusters, as long as the final cluster means showed differences clearly above noise level and the clusters contained more than 10 spectra. In this way, the optimal number of clusters can be determined that account for the variance in the tissue Raman spectra at the spatial resolution used in the Raman experiments. After KCA, a different color was assigned to each cluster. Each grid element of the Raman map was then assigned the color of the particular cluster to which its spectrum belonged. In this way a pseudo-color-image of the frozen section was created, in which areas with similar spectra had the same color. This pseudo-color image was then compared with the H&E-stained tissue section. 本研究において，ＫＳＡは最終的なクラスターの平均が，ノイズレベルの上の明らかな差異がみられる間，あるいは，１０スペクトル以上を含んでいる限りくり返された．（本研究において，クラスターの平均がノイズレベル以上の明らかな差異があるか，クラスターが１０スペクトル以上ある場合ＫＳＡをくり返した．） 本法において、クラスターの最適な数は、組織変化のラマンスペクトルの説明にラマン実験に使用したラマンスペクトルの空間分解能を決定できる．（本法において，組織変化説明のための実験に使用したラマンスペクトルの空間分解能はクラスターの数で決まる．） ＫＣＡの後，異なる色はそれぞれのクラスターに割振られた．（ＫＣＡの後，各クラスターに色を割りつけた．） 次に，ラマンマップの各格子素子はそれぞれの属するスペクトルの個々のクラスターの色に割振られた．（次に，各クラスターに割りつけた色で，ラマンマップの各格子素子を色づけした．） この方法において，凍結切片の擬似カラーイメージは作成されたが，類似スペクトルの領域は同じ色だった．擬似カラーイメージングはＨ＆Ｌ染色組織切片と比較された．（この方法で，凍結切片の擬似カラーイメージング（類似スペクトルの領域は同じ色で）を作成した．擬似カラーイメージングをＨ＆Ｌ染色した組織切片と比較した．）
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- 医療論文の和訳です．どなたか添削してください．
いつもお世話になっています．QNo.6392378の続きです．今回も前回同様，少し意訳も加えてみました．（ ）内が意訳ですが，相変わらずしっくりしません．宜しくお願いします． Development of a classification model The results of the KCA were further used for creating a database of spectra of healthy tissue and BCC. The spectra that constituted a cluster were averaged and this cluster mean was entered into the database. This was repeated for each sample. Any spectrum belonging to a cluster that was more than three times the standard deviation from the mean of the cluster was omitted, in order to eliminate spectral outliers. The H&E-stained adjacent tissue section was used for histopathologic classification of the tissue areas corresponding to cluster means in the Raman pseudo-color-map. In this way, all cluster means for each map were calculated and assigned to the following three classes: BCC, dermis, and epidermis. 類型（分類）モデルの開発 ＫＣＡの結果は、更に健康な組織およびＢＣＣスペクトルのデータベースを作成するために使われた。 （更に，健康な組織およびＢＣＣのスペクトルのデータベースを作成するためにＫＣＡの結果が使われた。） 構成されるクラスターのスペクトルは平均化され、このクラスターの平均はデータベースに入力された。 （クラスターを構成するスペクトルを平均し，データベースに入力した。） これは、各サンプルに対して繰返された。（この）どのスペクトルも（クラスターが）クラスターの平均から標準偏差の３倍以上だった（ところの）クラスターに属する。 ← ？ Ｈ＆Ｅ染色した隣接組織切片は、ラマン擬似カラーマップのクラスターの平均と対応する組織領域の組成病理学的分類のために使用された。（Ｈ＆Ｅ染色した隣接組織切片とラマン疑似カラーマップのクラスターの平均を比較することにより，病理学的分類をした．） この方法において、各マップの全てのクラスター平均は計算され、次の３つのクラスター、BCC、真皮、上皮に割振られた。（この方法で，各マップのクラスターの平均を計算し，次の３つのクラスター，即ちＢＣＣ，真皮，上皮に割振った）
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- 英文（医療系）和訳の添削をお願いします．
いつもながら，しっくりしません．どなたか添削してください． The principal components scores, obtained for each spectrum, were used as input for K-means clustering analysis (KCA). This clustering analysis algorithm was used to find groups of spectra with similar spectral characteristics (clusters). KCA was used, as this clustering method can easily handle large amounts of data like the Raman maps presented here (Jain and Dubes, 1988). In short KCA works as follows.First, the number of clusters in which the spectra are grouped by KCA, is defined by the user.For each of these clusters a spectrum is randomly chosen from the spectra in the data set, to act as the initial cluster center. All spectra in the data set are then compared with these cluster centers and assigned to the center that they most resemble. After all spectra are assigned to a certain cluster, new cluster centers are calculated by averaging all spectra assigned to that cluster.This procedure is repeated until a stable solution is reached. The principal components scores, obtained for each spectrum, were used as input for K-means clustering analysis (KCA). 各スペクトルから得られた主成分得点はK-mean クラスター分析（ＫＣＡ）のための入力情報として使われた．得たれたクラスター分析アルゴリズム（算法）は類似したスペクトルの特徴（クラスター：集団）のスペクトルを発見するために使われた．この方法（ＫＣＡ）はここで示されたラマンマップのような大量のデータを容易に処理することができるので，ＫＣＡは使われた(Jain and Dubes, 1988). 要約するとＫＣＡは以下のように作用（作動，機能）する．最初にＫＣＡによりグループ化されたスペクトル群のクラスターの数は使用者により規定された．このクラスターの１つのスペクトル，それぞれはデータセット中のスペクトル群から無作為に選ばれる．次いで，セータセット中の全てのスペクトルは，これらのクラスターの中心的存在と比較され，（そして）最も似ているクラスターに割当られる．最終的に全てのスペクトルは確信できるクラステーに割当られ，新しいクラスターの中央（値？）はそのクラスターに割当られた全てのスペクトルの加算平均により計算されこの手順は安定するまで繰り返され，（この手順が）達成される．
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いつもながらしっくりしません． 宜しくお願いすます． Raman data For each sample, an area on the cryosection was selected for Raman measurements, containing BCC, dermis, and/or epidermis. This area was scanned in two dimensions using a step size of 10 mm. Laser light of 100 mW was focused on the tissue section to a spot of about 1 mm in diameter. The signal collection time for each pixel was 10 s, during which time the pixel area (of 10 ×10 mm2) was scanned through the laser focus so as to obtain a pixel-averaged Raman spectrum. The selected area varied from 0.05 mm2 (500 spectra) to 0.4 mm2 (4000spectra), depending on the size of the biopsy．Wave number calibration, subtraction of the background signal, cosmic ray removal, and intensity correction for the wave number dependent signal detection efficiency of the setup were performed as described previously (Wolthuis et al, 1999).Construction of Raman pseudo-color image In order to construct a pseudo-color image, spectra obtained from each sample were analyzed separately. Principal components analysis was performed on the Raman spectra, to orthogonalize and reduce the number of parameters needed to represent the variance in the spectral data set (Jollife, 1986). The first 100 principal components were calculated, typically accounting for more than 95% to up to 99% of the variation in the data set. 各試料について冷却部分（冷却区域）はBCCを含む真皮および／または上皮（表皮）をラマン測定のために選択された．領域は１０μｍのステップサイズを使用し，二次元で走査された．100ｍWのレーザ光は，直径１μｍのスポットサイズに（まで）組織切片に焦点を合わせた． ～ to a spot of about 1 μｍ in diameter. のtoの訳し方は？ 各画素に関する信号収集時間は１０秒だった．←？ 生検試料のサイズにより選択されたエリアは0.05mm２（500スペクトル）から0.4mm２(4000スペクトル)に変えられた．波数の校正および感度の補正 波数の校正，バックグランド信号の減算，宇宙線の除去および装置の波数に依存する信号検出効率に関する強度補正は，以前述べた（Wolthuisら1999）ように実行された． ラマン（擬）カラー画像の作図 擬カラー画像を作図するために，各試料から得られたスペクトルは別個に解析された． （別訳：擬カラー画像を解釈するために，各試料から得られたスペクトルは別々に解析された．←この場合は違うと思いますが…可能でしょうか） 主成分分析はスペクトルデータセットにおける変化を直行および説明するために必要されるパラメータの数を圧縮するためにラマンスペクトルに対して行われた（Jollife 1986）．
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- 医療系論文の和訳の添削（その７）
いつもお世話になっています．どなたか宜しくお願いします．少し意訳してみました． This data set of cluster means and the histopathologic classification of these cluster means were used to create a multivariate statistical classification model. Again principal components analysis was used to orthogonalize and reduce the number of parameters needed to represent the variance in the spectral data set. The scores on the first two principal components, representing the most significant signal variance, were used as input for the classification model together with the histopathologic classification. The prediction algorithm was based on the method of logistic regression. Logistic regression is a variation of ordinary regression,useful when the observed outcome is restricted to two values, usually representing the occurrence or nonoccurrence of some outcome event (Tabachnick and Fidell, 1996).As explained in the Results section the prediction algorithm consisted of two consecutive steps. In the first step dermis was distinguished from BCC and epidermis. In the second step BCC and epidermis were separated from each other (Fig 1). クラスター平均のデータセットおよびクラスター平均の組織病理学的分類により多変量解析クラスターモデルを作成した．直行（分析？）およびスペクトルのデータセットを表す媒介変数の数を低減するために主成分分析を実施した．なお，現象を説明するために使用したのは，最初の２主成分のスコアと病理学的分類である．述語アルゴリズム（？）はlogistic回帰法に基づいたのものであり，通常の回帰法の変形で，観察結果（おそらく従属変数）が２値の場合にのみ有効な手法である(Tabachnick and Fidell, 1996)．通常，現象（観察結果）はON，OFFである．結果の項で述べたように，予測アルゴリズムは一連の２ステップ即ち，最初のステップでBCCおよび表皮と真皮を識別し，次いでBCCと表皮を分離した．
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お礼
drmuraberg さん いつもありがとうございます． …英語ってなかなかうまくならないものですね． このサイトで応援して頂ける方がいる限り頑張ります！ 最後の文は，お恥ずかしい話ですが，チェックミスでした．正しくは As Raman spectra are a direct reflection of the molecular composition of the tissue, a comparison of the spectral cluster means provides information about the differences in molecular composition in the tissue. で，以下のように訳してみました． ラマンスペクトルは組織の分子の構造を直接的に反映するので，スペクトルのクラスター平均は組織の分子構造（組み立て）の差異についての情報を提供する．←急いで訳したので自信はありませんが…