報告：初期アルツハイマー病におけるFixel-based解析によるTau関連白質変化の示唆 研究の背景 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は通常、灰白質（Grey Matter, GM）に主に影響するとされていますが、白質（White Matter, WM）にも異常が現れることが増えてきたとの証拠があります。現行の研究では主に拡散テンソルイメージング（Diffusion Tensor Imaging, DTI）が用いられ、ADにおける白質の完全性を非侵襲的に調査しています。しかし、DTIは白質の変化を���写する際の方法論的な制限があり、研究結果は一貫性を欠いています。例えば、DTIによって明らかになった白質の変化がβ-アミロイド（Amyloid-beta, ...

背景紹介 骨髄異形成症候群（Myelodysplastic Syndromes、MDS）は、骨髄造血幹細胞に由来する異質性疾患の一群で、血球の生成が減少するのが特徴です。近年の治療の進展にもかかわらず、全合致同種造血幹細胞移植（Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation, HSCT）がMDSを潜在的に治癒し得る唯一の方法です。しかし、移植操作には無視できない罹患率および死亡率が伴うことが多いため、患者の正確な選択が重要です。伝統的には、臨床での決定は修訂版国際予後スコアリングシステム（Revised International Prognostic Scoring System, IPSS-R）に基づいています。このシステムは臨床特性...

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...

研究報告：脳脊髄液常規パラメーターの多発性硬化症疾病進行における予測機能 背景紹介 多発性硬化症（Multiple Sclerosis, MS）は、病程が高度に変動し、予測が難しい特性を持つ疾患です。MSの診断過程で、脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）の分析は標準手順の一つです。しかし、CSFパラメーターが疾病進行の予測指標となるかどうかについては、学術界で議論があります。疾病修正療法（Disease-Modifying Therapies, DMTs）が進展し効果と安全性の違いが明らかになる中、高リスク患者を識別するための信頼性のあるバイオマーカーの探索が重要です。 常規のCSF分析がMSの診断に有用であることは明白ですが、その予後への役割は不明確です。CSF寡ク...