アルツハイマー病診断のための多テンプレートメタ情報正則化ネットワーク：構造的MRIに基づく研究 研究背景 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は進行性の神経変性疾患であり、その診断と早期発見は医療分野における重要な課題です。構造的磁気共鳴画像（Structural MRI, sMRI）は、詳細な脳の形態学的パターンや解剖学的特徴を提供できるため、計算機支援によるアルツハイマー病の診断に広く用いられています。以前の研究により、年齢や性別、教育年数などのメタデータをsMRIに組み合わせてAD診断を行う有効性が確認されていますが、現行の方法は主にメタデータとADの関連性や混雑効果に焦点を当てており、性別偏向や正常な老化などの問題に挑戦し、メタデータがAD診断に与える影...

ノイズ生成とイメージングメカニズムに基づく暗黙の正則化学習ネットワークの低線量CT再構成への応用 低線量コンピュータ断層撮影（Low-Dose Computed Tomography, LDCT）は、放射線リスクを低減しつつ画像品質を維持するための重要なツールとなっています。しかし、X線の線量を減少させるとデータの損失が生じ、初通ボタン（FBP）再構成が悪化して画像品質に影響を及ぼします。この問題に対処するため、研究者たちはノイズやアーチファクトを減少させつつ、高品質な画像を取得するための高度なアルゴリズムを開発し続けています。本報告では、高性能なLDCT再構成を実現するための新しい研究成果を詳細に紹介します。 背景紹介 X線CTイメージングでは、放射線量を減少させることが常に目標とされてお...

相互補完的クロスモーダル画像生成と登録方法による未アラインズPATとMRIの教師なし融合 背景と研究目的 近年、光音響トモグラフィー（Photoacoustic Tomography, PAT）と磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging, MRI）が最先端の生物医学イメージング技術として臨床前研究で広く応用されています。PATは高い光学コントラストと深部イメージングを提供できる一方、軟組織コントラストが低い欠点があります。これに対し、MRIは優れた軟組織イメージング能力を持ちますが、時間分解能が低いです。多モーダルデータ融合に関して一定の進展は見られましたが、画像の未アラインと空間ゆがみの問題のため、PATとMRIの画像融合はなおも難題として残っています。 ...

医学画像分割のためのモデル異質半教師付きフェデレーテッドラーニング 背景紹介 医学画像分割は臨床診断において非常に重要な役割を果たし、医師が病状を識別し分析するのを助けます。しかし、このタスクは通常、敏感なデータ、プライバシー問題、高価なアノテーションコストなどの課題に直面しています。現在の研究は主に個別の協力訓練医療分割システムに焦点を当てていますが、分割アノテーションを取得することが時間がかかり労力を要するという点を見落としています。どのようにしてローカルモデルの個別化を維持しながら、アノテーションコストと分割性能をバランスさせるかが重要な研究方向となっています。そこで、本研究は新たなモデル異質半教師付きフェデレーテッドラーニングフレームワークを提案します。 論文出典 この論文は「Mod...

半监督超声视频中甲状腺结节检测的研究报告 研究背景 甲状腺结节は一般的な甲状腺疾患であり、甲状腺結節の早期スクリーニングと診断は通常、超音波検査に依存しています。超音波検査は、甲状腺結節、乳がん、動脈プラークなど、さまざまな疾患を検出するための一般的な非侵襲的検査方法です。しかし、甲状腺結節は超音波画像において解像度が低く、病変の形態が不規則かつ複雑であるため、超音波検査は高度に放射線科医の経験に依存しており、誤診や見落としが発生しやすいです。特に発展途上地域や国ではこれが顕著です。したがって、コンピューター支援診断（Computer-Aided Diagnosis, CAD）に基づく自動化された正確な方法の開発が特に重要です。 近年、深層学習技術が超音波画像のコンピューター支援診断に導入さ...

研究背景和动机 医学画像のセグメンテーションは解剖学的構造と病変領域の画像分析および臨床診断において重要な意義を持っています。しかし、従来の完全教師あり学習方法は大量のアノテーションデータに依存しており、医学画像のピクセルレベルのアノテーションデータの取得は高コストであり、時間がかかります。アノテーションデータへの依存を減らすために、半教師あり学習（SSL）方法が徐々に台頭してきました。現在のSSL方法、例えばmean teacher（MT）フレームワークは良好な効果を上げていますが、依然として多くの制限があります。したがって、本研究は二方向監督ネットワーク（bilateral supervision network、BSNet）を提案し、ラベルのないサンプルをより良く活用することで半教師あ...