小児低グレード膠芽腫の分割のためのマルチタスク学習の改善 背景紹介 小児脳腫瘍の分割は、腫瘍容量分析および人工知能アルゴリズムの主要なタスクである。しかし、このプロセスは時間がかかり、神経放射線学の専門家の知識が必要です。多くの研究が成人の脳腫瘍分割の最適化に集中していますが、人工知能主導の小児腫瘍分割に関する研究はまれです。さらに、小児と成人の脳腫瘍のMRI信号特徴は異なるため、小児脳腫瘍のための特別な分割アルゴリズムが必要です。したがって、本論文は、脳腫瘍の遺伝子変化分類器を主要ネットワークに補助タスクとして追加し、マルチタスク学習（Deep Multitask Learning, DMTL）を通じて分割結果の精度を向上させることを提案します。 論文出典 この研究は以下の研究者によって行...

《多パラメータMRI画像による腫瘍内外のラジオミクス特徴に基づく膠芽腫のグレード予測》 研究背景 膠芽腫は中枢神経系で最も一般的な原発性脳腫瘍であり、成人の悪性脳腫瘍の80%を占めます。臨床実践では、治療の決定は通常、腫瘍のグレードに基づいて個別に調整されます。世界保健機関（WHO）は膠芽腫を4つのグレード（I-IV）に分類し、さらに低グレード膠芽腫（LGG、I級とII級）と高グレード膠芽腫（HGG、III級とIV級）に分けています。正確な膠芽腫のグレード分類は、治療計画の立案、個別治療の実施、予後および生存期間の予測において極めて重要です。現在、膠芽腫のグレード診断は主に外科的生検や組織病理学的分析によって行われています。しかし、この診断法は侵襲的であり、場合によっては患者に適さないため、...

自己注意類似性に導かれたグラフ畳み込みネットワークを用いた多タイプ低グレード膠芽腫の分類 一、研究の背景 低グレード膠芽腫は一般的な悪性脳腫瘍であり、脳および脊髄のグリア細胞の癌化に起因します。膠芽腫は発症率が高く、再発率が高く、死亡率が高く、治癒率が低いという特徴があります。多タイプ低グレード膠芽腫を正確に分類することは、患者の予後において非常に重要です。診断において、医師は通常、磁気共鳴画像法(MRI)やコンピュータ断層撮影(CT)を用いて膠芽腫細胞の異クエン酸脱水素酵素(IDH)変異状態を分析します。 IDH変異状態は、野生型と変異型膠芽腫を区別する重要な指標です。従来は、生検や手術によって免疫組織化学や遺伝子シーケンシングを行い、IDH変異状態を特定していました。生検には一定のリスク...

AI補助のスライスプーリングに基づくグリオーマグレーディングのラジオミクスアルゴリズム 背景紹介 グリオーマ（Glioma）は中枢神経系で最も一般的かつ脅威的な腫瘍であり、高発病率、高再発率、高死亡率、低治癒率を持ちます。世界保健機関（WHO）はグリオーマを四段階（I、II、III、IV）に分類し、そのうちI級とII級は低度グリオーマ（LGG）、III級とIV級は高度グリオーマ（HGG）と呼ばれます。高度グリオーマはより侵襲性のある悪性腫瘍で、予期寿命は約2年です。2016年にWHOは分子タイプ分けを導入し、感受性の低い治療を排除できるようになりましたが、グリオーマのグレーディングは依然として治療方針の選定において重要な診断基準となっています。 磁気共鳴画像法（MRI）は、グリオーマの検出と...

多模態解凍変分オートエンコーダとゲーム理論解釈性が膠質腫分類における応用 背景紹介 中枢神経系統で膠質腫は最も一般的な原発性脳腫瘍です。細胞活性と侵襲性に応じて、世界保健機関（WHO）はこれをIからIV級に分類しています。IおよびII級を低位膠質腫（LGG）、IIIおよびIV級を高位膠質腫（HGG）と呼びます。臨床実践において、治療決定は通常、腫瘍の異なる級に合わせて個別に調整する必要があります。そのため、正確な膠質腫分類は、治療決定、個別化治療、患者の予後予測にとって非常に重要です。現在、膠質腫分類のゴールドスタンダードは手術生検や組織病理学分析によって行われています。しかし、この方法は侵襲性があり、リアルタイム性を持っていないため、てんかん、感染症、さらには穿刺経路沿いの腫瘍転移によって...