検索強化型大規模言語モデルとPET画像レポートデータベースを活用した医療画像レポートの促進:パイロット研究

PET画像レポートにおける大型言語モデルの応用:検索強化生成モデルを組み合わせた単一施設試験研究 人工知能技術の急速な発展に伴い、大型言語モデル(Large Language Models、以下LLM)のゼロショット学習能力と自然言語処理能力が医学分野で広く注目されています。LLMは一部の医療分野で効率と成果の向上を示しているものの、核医学、特にPET(陽電子放射断層撮影)画像レポートへの応用はまだ初期段階です。本研究は、韓国ソウル大学病院およびソウル大学医科大学のHongyoon Choi博士とそのチームによって実施され、その研究成果は《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》に掲載されました。 研究背景と問題提...

アジア人の皮膚における色素沈着型基底細胞癌の多波長光音響トモグラフィー画像とレベルセット分割を用いた正確なマッピングの概念実証研究

アジア人の皮膚における色素沈着型基底細胞癌の多波長光音響トモグラフィー画像とレベルセット分割を用いた正確なマッピングの概念実証研究

皮膚がん診断を支える新しい手法:光音響イメージングとレベルセット分割アルゴリズムに基づく研究 近年の地球環境変化や人口の高齢化に伴い、皮膚がんの発生率は年々増加傾向にあります。皮膚がんは、重要な公衆衛生上の課題となっており、代表的な非メラノーマ皮膚がんには、扁平上皮がん(Squamous Cell Carcinoma, SCC)と基底細胞がん(Basal Cell Carcinoma, BCC)が含まれます。その中でも、基底細胞がんは最も一般的であり、米国では毎年約430万件の新たな症例が報告されています。このがんは死亡率こそ低いものの、患者の生活の質や医療資源に対して重大な負担をもたらしています。 基底細胞がんの臨床診断および治療には、いまだ多くの課題が存在します。従来の腫瘍境界評価法は主...

タンパク質機能化および内因的に放射性標識された188Re酸化ナノ粒子:放射光熱効果を組み合わせたがん治療の進展

タンパク質機能化および内因性放射性標識された[188Re]ReOxナノ粒子のがん多モード協調治療への画期的応用 がんは、世界的に主要な死因の一つであり、医学科学が過去数十年で大きく進展したにもかかわらず、その治療および早期検出方法には依然として大きな課題が存在しています。2024年に発表された世界がん統計(Globocan 2024)によると、2022年における新規がん症例数は約2000万件、がん関連死亡数は約970万件に達しました。このデータは、効率的ながん治療法の開発が喫緊の課題であることを強調しています。このような背景の中、ナノ医学は、精密薬物送達、標的治療、および分子イメージングなどの利点を活かし、がん研究の重要な最前線分野の一つとなっています。 ナノテクノロジーの支援により、機能化...

データ制約環境における骨シンチグラフィ画像の生成と深層学習モデル一般化の向上を可能にする生成型AI

核医学における生成的人工知能の画期的応用:合成骨スキャン画像の可能性と深層学習への応用 背景と研究課題 近年、人工知能(Artificial Intelligence, AI)の急速な発展は、医用画像解析に革新をもたらしました。例えば、深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network)は、疾患診断、解剖学的構造のセグメンテーション、患者予後の予測および治療反応の評価といった分野で大きな可能性を示しています。しかし、これらの技術の広範な応用は、通常、膨大で正確にラベル付けされたデータセットに依存しています。しかし、医療分野では、このような大規模なラベル付きデータを収集することは費用がかかり、時間もかかる上、患者のプライバシー保護のためにデータ共有が厳しく制限されるため、データ...

腫瘍でメソテリンを可視化するための新しい分子プローブの開発

PETイメージング技術を用いた腫瘍関連タンパク質メソテリンの分子プローブ開発研究 背景 近年、メソテリン(MSLN, メソテリン)は腫瘍研究と診断の重要な焦点の一つとなっています。メソテリンは多くの悪性腫瘍(卵巣がん、膵がん、胃腸がんなど)で高発現する膜結合糖タンパク質であり、正常な成人組織では少量が漿膜に存在します。研究によると、MSLNは腫瘍関連抗原CA125(癌抗原125)と結合し、これが細胞接着に関与し、卵巣がんの腹膜への転移に関係していると考えられています。また、MSLNは抗がん剤耐性や患者の予後悪化にも関与するとされています。 血清中のMSLNは酵素免疫測定法(ELISA)で検出可能ですが、現在、腫瘍組織内のMSLN発現を直接的かつ非侵襲的に可視化する手段は欠けています。既存の抗...

前立腺がん患者の骨盤リンパ節転移を正確に予測するPSMA PET/CTベースの多モーダル深層学習モデル

PSMA PET/CT に基づく多モーダル深層学習モデルによる前立腺癌患者のリンパ節転移予測の詳細解析 背景紹介 前立腺癌(Prostate Cancer, PCA)は男性における最も一般的な悪性腫瘍の一つであり、癌関連死の主要な原因となっています。臨床的に局所的な前立腺癌患者において、拡大骨盤リンパ節郭清(Extended Pelvic Lymph Node Dissection, EPLND)はリンパ節病期分類の最も正確な方法と見なされています。しかし、この手術は広範囲にわたる操作が必要であり、術中および術後の合併症のリスクを高めるだけでなく、手術時間の延長や医療費の増加を招く可能性があります。EPLND がリンパ節転移(Lymph Node Invasion, LNI)の評価において効...