肌骨モデルは、生体力学解析に広く利用されており、直接計測が困難な運動変数（例：筋力や関節モーメント）を推定することができます。従来の物理駆動の計算肌骨モデルは、神経駆動から筋肉、筋肉の動力学、および身体と関節の運動学と動力学の間の動的相互作用を説明することができます。しかし、これらのモデルはその複雑さのため、動作速度が遅く、リアルタイムアプリケーションの実現が難しいです。近年、データ駆動方式はその実現速度の速さと操作の簡単さから有望な代替手段となっていますが、基礎的な神経機械プロセスを反映することができません。 本研究では、物理学の知識を融合した深層学習フレームワークを提案し、筋骨モデリングを実現します。このフレームワークでは、物理分野の知識をデータ駆動モデルに導入し、ソフト制約として罰則/...

电子電気工程師学会 (IEEE)《神経系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型，用于通过单通道的脑电图（EEG）信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程，直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明，高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升，而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段（如浅睡和深睡）对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用，因此...

タイトルページ: 深層学習放射線組織学モデルと臨床放射線学的特徴を併せた膵管腺癌患者の潜在的腹膜転移の予測モデルの開発と検証 背景 膵管腺癌(Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC)は極めて致死率の高い悪性腫瘍で、5年生存率は約11%です。予後不良の一部の理由は、80-85%の患者が症状が現れた時点で、すでに進行期の病気、切除不能、または転移(潜在的腹膜転移(Occult Peritoneal Metastases, OPM)を含む)が発生していることにあります。腹膜はPDACの第2の一般的な転移経路であり、約10-20%の患者が初診時に腹膜転移を示します。この部分の患者については、早期に腹膜転移を特定することは、不必要な手術を避けるための治療選択に大き...

深層学習を用いた乳房X線写真と超音波画像を組み合わせたBI-RADS US 4Aレジオンの悪性度予測に関する診断研究 背景紹介 乳がんは女性で最も一般的な悪性腫瘍で、comparatively高い発症率と死亡率を示しています。以前の研究では、乳腺の密度が高い女性ほど乳がんになりやすいことが示されています。アジア人女性の乳腺密度は一般に、アフリカ系アメリカ人や白人女性よりも高いため、乳腺密度の高いアジア人女性を対象とした研究が特に重要です。 乳房X線撮影(マンモグラフィー)は、乳がんのスクリーニングに重要な手段と考えられており、乳がん関連死亡率を30%減らすことができると言われています。しかし、マンモグラフィーは乳腺密度の高い女性の乳腺病変の検出能力が低く、感度は48%~85%に低下することが...

人工知能に基づく乳房病変の分類に関する多施設研究 乳がん領域では、早期診断は治療効果と生存率の向上に不可欠です。乳がんは、非浸潤がん(原発性がん)と浸潤がんの2種類に大別されます。これらの2つのタイプのがんでは、治療戦略と予後が大きく異なります。非浸潤がんではリンパ節転移のリスクが低い(1-2%)ため、センチネルリンパ節生検(SLNB)は推奨されません。一方、浸潤がんの場合、SLNBまたは腋窩リンパ節郭清(ALND)が必要です。したがって、術前に良性、悪性、非浸潤がん、浸潤がんを正確に区別することが非常に重要です。 コントラスト強調乳房撮影(CEM)は、腫瘍の血管特性を描出できる新しい技術で、臨床応用が広がっています。しかし、CEMは乳がんの診断では悪性病変に対する感度は高いものの、特異度は...