自己監督学習による手首加速度計データが明かす睡眠と死亡率の新たな関連性 現代社会において、睡眠は生命活動に欠かせない基本的な行為であり、その重要性は言うまでもありません。睡眠/覚醒状態や異なる睡眠段階を正確に測定および分類することは、睡眠障害の診断や消費者向けデバイスが提供する運動および心理的健康データの解釈において非常に重要です。しかし、現在のポリソムノグラフィー（Polysomnography, PSG）以外の睡眠分類技術は主にヒューリスティックな方法に依存しており、これらの方法は比較的小規模なサンプル集団で開発されるため、ある程度の限界があります。従って、本研究の目標は手首に装着する加速度計を用いて睡眠段階分類の正確性を確認し、睡眠時間と効率が死亡率とどのように関連しているかを調査する...

心電図に基づく大規模な心血管診断機械学習アルゴリズムの開発と検証 序論 心血管疾患（Cardiovascular diseases, CV）は、世界中で病気の負担の主な原因であり、早期診断と介入が病気の合併症、医療利用率、および費用の削減において重要です。伝統的な心電図（Electrocardiogram, ECG）は、低コストで便利な診断ツールとして、心血管疾患の検出に広く使用されています。しかし、現在のECG解釈技術（人工およびコンピュータアルゴリズムを含む）は、高次の信号相互作用および「隠れた」臨床関連パターンの識別に制限があります。人工知能（Artificial Intelligence, AI）、特に深層学習（Deep Learning, DL）の出現は、ECG信号における「隠れた...

アルツハイマー病の臨床病理異質性とグリア細胞活性化パターン 学術背景 アルツハイマー病（Alzheimer Disease, AD）は高齢者の認知症の主な原因として、その病理的異質性が研究のホットスポットとされています。既存の研究では、アルツハイマー病の臨床症状が多様であり、健忘型と非健忘型の臨床症状が含まれ、これらは神経線維巻き付けの分布とグリア細胞の活性化に密接に関連していることが示されています。しかし、これらの異質性および病理メカニズムはまだ完全に解明されておらず、アルツハイマー病の分子および細胞生物学的メカニズムをさらに解析することは、臨床診断および治療の推進にとって極めて重要です。 研究背景と目的 今回の研究はMayo Clinic FloridaのNeuroscience Dep...

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...

糞便中ヘモグロビン濃度に基づくスクリーニング間隔の調整による大腸癌の精密検査 研究者：Amy Ming-Fang Yen、陳揚卿、丁玉林、邱文柱、邱翰摩、Tony Hsiu-Hsi Chen、Sam Li-Sheng Chen 学術背景 大腸癌（CRC）は世界中で第三位の発生率を持つ悪性疾患です。近年、大腸癌のスクリーニングは予防と早期検出で著しい進展を遂げており、これは主に人口に基づくスクリーニングプログラムの実施と治療手段の進展によるものです。その中で、糞便免疫化学検査（FIT）は重要な糞便診断ツールとして、CRCの死亡率を低減する上で鍵を握っています。大腸癌のスクリーニングは有効性が証明されており、結腸鏡による前癌性腺腫の切除を通じた一次予防や、早期検出を通じたCRCに関連する死亡率の...