科学論文ニュースレポート：Parkinson病患者の構造的脳ネットワークの病理学的基質およびトポロジー特性の研究 背景と研究目的 Parkinson病（PD）では、α-synucleinが接続された脳領域間を伝播し、神経細胞の損失と脳ネットワークの中断を引き起こします。拡散強調画像（DWI）を用いることで、脳ネットワーク組織の伝統的な測定指標とより進んだ脳ネットワークの弾性測定が可能です。本研究の目的は、PD患者の局所ネットワークトポロジーの変化と脳ネットワーク弾性の変化を引き起こす神経病理学的プロセスを明らかにすることです。 研究の出典 本研究は、Irene Frigerio、Tommy A.A. Broeders、Chen-Pei Lin、Maud M.A. Bouwman、Ismail...

本文タイトルは「Identification of Autism Spectrum Disorder Using Multiple Functional Connectivity-based Graph Convolutional Network」で、雑誌「medical & biological engineering & computing」の2024年第62巻2133-2144ページに掲載されました。本研究は、グラフ畳み込みネットワーク（Graph Convolutional Networks, GCN）と静的機能的磁気共鳴画像法（rs-fMRI）データを組み合わせ、自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder, ASD）の早期診断を実現するための多機能接続...

睡眠段階分類は、睡眠の質の評価や疾病の診断において極めて重要です。しかし、既存の分類方法は時間変動する多チャンネル脳信号の空間および時間特徴の処理、個別の生体信号の違いへの対応、モデルの解釈可能性の点で多くの課題に直面しています。従来の機械学習方法は複雑な特徴工学に依存しており、深層学習方法は特徴の表現学習に優れているものの、空間-時間特徴の利用、個体間の一般化能力、モデルの解釈可能性においてまだ改善の余地があります。 これらの課題を解決するために、北京交通大学のZiyu Jiaらとマサチューセッツ工科大学のLi-Wei H. Lehmanは、多視角時空グラフ畳み込みネットワーク（Multi-View Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks...

側頭葉病変およびその外科的切除に関連するコネクトミクスの再構成 学術的背景 人間の脳の組織構造はネットワークの視点で概念化および分析されるようになり、この方法は健康と疾病の理解を大きく促進しました。近年、神経イメージング技術と複雑なデータ分析の進展のおかげで、これらの方法が広く応用されています。特に、拡散MRI（Diffusion MRI）技術の発展により、研究者たちは近似的に体内で脳の構造的接続（構造的接続図譜、コネクトーム）を描くことができるようになり、脳の機能ネットワークの組織原則をさらに明らかにするために脳の連結性を体系的に表現しています。 しかし、この分野で一定の進展があるものの、局所的な病変がどのように脳の機能ネットワークを調整するかについての理解は依然として限られています。薬物...