ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像融合の進展:情報認識トランスフォーマーに基づく展開ネットワーク

ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像融合の進展:情報認識トランスフォーマーに基づく展開ネットワーク

情報認識に基づくTransformer展開ネットワークの高次元・多次元画像融合の促進 背景紹介 高次元画像(Hyperspectral Image, HSI)は、多くの波長帯のスペクトル情報を含むため、物質識別、画像分類、ターゲット検出、環境モニタリングなどのリモートセンシング用途で重要な役割を果たしています。しかし、センサーのハードウェアの制約により、実際のイメージングプロセスでは空間分解能とスペクトル分解能の間のトレードオフが存在します。具体的には、イメージングセンサーは豊富なスペクトル情報を提供する画像(低分解能のHSI、LR-HSI)か、空間分解能が高くスペクトル情報が少ない画像(高分解能の多次元画像、HR-MSI)のいずれかしか提供できません。高分解能のHSI(HR-HSI)を得る...

光感受血管からの局所血行力学コントラストを検出することによる生物発光のイメージング

光感受血管からの局所血行力学コントラストを検出することによる生物発光のイメージング

学術ニュースレポート:新しいMRI技術が感光血管の局所血流動態を検出することで生物蛍光イメージングを実現 学術背景紹介 生物発光プローブは、生体内の生物医学関連プロセスや細胞ターゲットのモニタリングに広く使用されています。しかし、組織による可視光の吸収と散乱は、生物発光の検出深度と分解能を大きく制限します。特に脳内では、頭蓋骨による光子の阻害が短波長光の伝播を制限し、生物発光イメージング(Bioluminescence Imaging, BLI)のデータが浅い層のものに限られ、多くは二次元の投影であり、深さ情報に欠けています。 これらの制限を克服するために、研究者たちは光音響トモグラフィーや他の光散乱再構成に基づく方法を開発しましたが、これらの方法には先験知識と独立したイメージングモードの解...

パーキンソン病に対する段階的な両側MRIガイド下集束超音波視床下核切除術

MRI による段階的焦点超音波両側視床下核切除術でパーキンソン病を治療 背景紹介 パーキンソン病(Parkinson’s Disease, PD)は一般的な神経変性疾患で、震え、硬直、運動緩慢などの運動症状が主に現れる。伝統的な治療法として、薬物療法および外科手術があり、後者には深部脳刺激術(Deep Brain Stimulation, DBS)や放射周波外科手術も含まれ、これらも進化を続けている。しかし、片側のMRIガイド下での焦点超音波視床下核切開術(FUS-STN)は、非対称性のパーキンソン病患者の対側における運動特性を改善することが証明されているが、両側FUS-STNの実現可能性はまだ検討されていない。片側治療では全体的な症状の制御ができず、特に進行途中の未治療の側の身体に運動の悪...

覚醒に関連する皮質ネットワークは神経活動と血流動態に異なった結合を示す

覚醒関連の皮質ネットワークにおける神経活動と血流動態の差異結合 学術背景 特定の感覚入力や行動タスクがない状態でも、脳は構造化された活動パターンを生成します。この組織化された活動は覚醒状態によって調節されます。覚醒と脳皮質活動の関係は神経ネットワークの機能を理解する上で重要な意義を持ちます。先行研究によれば、覚醒レベルは神経活動および血流動態の変化に影響を与えることが示されていますが、これらの影響が異なる皮質領域および行動状態で一貫しているかは不明です。 論文出典 この論文はLisa Meyer-Baeseらによって書かれ、著者らはエモリー大学およびジョージア工科大学の生物医学工学科および生物学科に所属しています。この論文は2024年5月に《Journal of Neuroscience》誌...

アルツハイマー病進行のための単調性制約付き深層幾何学習

アルツハイマー病進行予測における単調性制約を用いた深層幾何学習の利用 背景紹介 アルツハイマー病(Alzheimer’s Disease, AD)は破壊的な神経変性疾患で、不可逆的な認知低下を引き起こし、最終的には認知症に至ります。この疾患の早期識別および進行予測は臨床診断と治療にとって非常に重要です。したがって、ADの進行を正確にモデル化することが研究の重要な焦点となっています。 現在、多くの研究では構造的磁気共鳴画像法(MRI)を使用してADの進行をモデル化しており、主に以下の3つの側面に集中しています:1)時間的変異性;2)不完全な観察データ;3)時間的幾何学特徴。しかし、既存の深層学習手法はデータの変異性と希少性の問題に対処する一方で、AD進行における脳領域の大きさ、厚さ、体積、形状...