小血管病における中脳－皮質経路の損傷が認知、無感動、歩行に与える影響 背景と研究動機 小血管病（Small Vessel Disease, SVD）は複雑な脳疾患であり、脳内の小血管に多様な病理変化を伴う。具体例として、白質高信号（White Matter Hyperintensities, WMH）、隙間性梗塞、脳微出血が挙げられる。既存の研究では、SVDと認知障害、無感動、および歩行機能の低下が密接に関連していることが示されている。しかし、これら三つの症状の相互関係とその背後にある可能性のある共通の神経基盤を包括的に探る研究は少ない。本研究の動機は、SVDにおける認知障害、無感動、歩行機能低下の可能な関連性を探り、これらの臨床的特徴が中脳－皮質および中脳－辺縁系経路の損傷と関連しているか...

成人フェニルケトン尿症患者における高フェニルアラニン曝露が脳の構造に与える影響 背景紹介 フェニルケトン尿症（Phenylketonuria，以下PKU）は、フェニルアラニンヒドロキシラーゼの欠乏によりフェニルアラニン（Phe）の血液および脳での濃度が上昇する、まれな遺伝性代謝疾患です。小児期および青年期にPheレベルを厳密に管理しなければ、この疾患は重度の知的障害を引き起こします。早期診断および治療によってこれらの結果を部分的に回避できるものの、早期治療を受けたPKU患者でも、認知機能の微細な変化や脳構造の異常、特に白質（White Matter, WM）の変化が見られることが研究で示されています。しかし、成人PKU患者における高Phe曝露が脳の構造に及ぼす影響については、さらに研究が必要...

Dimond: 深層学習による拡散モデルの最適化に関する研究 学術的背景 脳科学および臨床応用において、拡散磁気共鳴イメージング（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）は、非侵襲的に脳組織の微細構造や神経連結性を描くための重要なツールです。しかし、拡散信号モデルのパラメーターを正確に推定する計算コストは高く、画像ノイズの影響を受けやすいです。既存の多くの深層学習に基づく教師あり推定法は、効率と性能の向上の可能性を示していますが、これらの方法は通常追加のトレーニングデータを必要とし、汎化性が不足しているという問題があります。 論文の出典 この研究はZihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Yi...

背景紹介 拡散テンソル磁気共鳴画像法（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging, DTI）は、脳組織の微細構造や白質束の可視化に広く用いられている神経画像技術です。しかし、拡散強調画像（Diffusion-Weighted Images, DWI）に含まれるノイズは、DTIデータから派生する微細構造パラメータの精度を低下させるだけでなく、信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）を向上させるために長い収集時間を必要とします。畳み込み神経ネットワーク（Convolutional Neural Networks, CNNs）に基づく深層学習法は画像のノイズ除去に優れた性能を発揮しますが、通常はCNNの訓練に追加の高信雑音比デー...

DeepDTI：ディープラーニングを用いた高忠実度六方向拡散テンソルイメージングの実現 研究背景と動機 拡散テンソル磁気共鳴イメージング（Diffusion Tensor Imaging, DTI）は、生体内の脳組織の微細構造と構造的接続性をマッピングする上で比類のない優位性を持っています。しかし、従来のDTI技術は角度サンプリングの要求によりスキャン時間が長くなり、通常の臨床実践や大規模研究での応用に制約があります。このボトルネックを克服するために、研究者たちはDeepDTIという新しいDTI処理フレームワークを開発しました。これはデータ駆動の監督ディープラーニングにより、DTIのデータ要求を最小限に抑えることを目的としています。本研究の目的は、DeepDTIを使用してDTIのサンプリング...