多層特徴探索と融合ネットワークを用いたMRIにおけるIDH状態予測研究 研究背景 膠芽腫は成人における最も一般的な悪性原発性脳腫瘍です。2021年の世界保健機関（WHO）の腫瘍分類によると、腫瘍のサブタイプの区分には遺伝子型が重要な意味を持ち、とりわけイソクエン酸脱水素酵素（IDH）遺伝子型は膠芽腫の診断に極めて重要です。臨床研究は、IDH変異を持つ膠芽腫が特定の表現型遺伝子変異特性を通じて酵素活性、細胞代謝および生物特性に影響を与えることを示しています。IDH変異を持つ膠芽腫は、IDH野生型のものよりもテモゾロミドに対して感受性が高く、予後が良好です。現在、IDH状態の認定は主に侵襲的手術後に組織標本を用いた遺伝子シーケンシングまたは免疫組織化学分析に依存しています。しかし、侵襲的な操作は...

在現代医療診断および臨床研究において、動的コントラスト強調磁気共鳴画像（Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI）技術は、組織病理学に関する重要な情報を提供します。トレーサーキネティック（Tracer-Kinetic, TK）モデルをフィットさせることにより、時間系列MRI信号から薬物動態学（Pharmacokinetic, PK）パラメーターを抽出できます。しかし、これらの推定されたPKパラメーターは、信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、バックグラウンドT1時間、開始時間、動脈入力機能（Arterial Input Function, AIF）、およびフィットアルゴリズムなど...

Siamese-Transport領域適応フレームワークに基づく3D MRIによる膠芽腫およびアルツハイマー病の分類 研究背景 コンピュータ支援診断において、3D磁気共鳴画像法（MRI）によるスクリーニングは早期診断に重要な役割を果たし、さまざまな脳疾患の悪化を防止するのに有効です。膠芽腫は一般的な悪性脳腫瘍で、その治療法は腫瘍のグレードによって異なります。そのため、正確で効率的な3D MRI分類は医用画像分析において極めて重要です。しかし、従来の深層学習モデルは臨床における未ラベルデータに適用された場合、異なる装置やデータ収集パラメータの違いによる領域間不一致性のため、性能が著しく低下します。既存の方法は主に領域間の差異を減少させることに焦点を当てていますが、セマンティック特徴と領域情報の...

深度睡眠ネットワーク：シングルチャネルEEGに基づく自動睡眠ステージスコアリングモデル 背景紹介 睡眠は人体の健康に重要な影響を持ち、人々の睡眠の質を監視することは医学研究および実践において極めて重要です。通常、睡眠専門家は複数の生理信号（脳波図 (EEG)、眼電図 (EOG)、筋電図 (EMG)、心電図 (ECG) など）を分析することで睡眠ステージをスコアリングします。これらの信号は多導睡眠ポリグラフ (Polysomnogram, PSG) と呼ばれ、分類後に個人の睡眠状態を特定するために使用されます。しかし、この手動方法は時間がかかり、労力が必要であり、専門家が複数の夜に渡って複数のセンサーを記録し分析する必要があります。 複数の信号（EEG、EOG、EMG など）やシングルチャネル...

近年、バーチャルリアリティ技術（Virtual Reality、VR）は徐々に普及し、関連するハードウェアの価格もますます手頃になっています。たとえば、市販のヘッドマウントディスプレイ（Head Mounted Displays、HMDs）は高解像度のディスプレイを提供するだけでなく、正確な頭部および手持ちコントローラのトラッキング機能も備えています。これらの技術は当初はエンターテインメント業界で多く使用されていましたが、ますます多くの応用分野がこの技術をシリアスゲーム（Serious Games）のために利用し始めており、特にトラウマイベント後のリハビリテーション分野、中でも中風（脳卒中）患者のリハビリで活用されています。 背景と目的 脳卒中は、脳への血液供給が遮断されるか、脳内および脳周...