神経外科研究:傍中心小葉と一次運動野の機能的解剖学的連携に関する研究 近年、研究者は人間の脳の様々な領域間の連携を探求し続けており、特に運動機能とその可塑性に関わる脳領域に注目されています。傍中心小葉(paracentral lobule、PCL)と一次運動野(primary motor cortex、M1)は運動出力において重要な役割を果たし、密接に関係していることが知られています。本研究の目的は、傍中心小葉と一次運動野の解剖学的および機能的連携と、運動機能との関連性を深く理解することにあります。 研究目的と背景 本研究は、Yusuke Kimura、Shoto Yamada、Katsuya Komatsu、Rei Enastu氏らによって札幌医科大学、帯広綜合病院、Sunagawa市医療...

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 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...