神経細胞分類の革新的融合：ヒトとマウスの電気生理学データに基づく共通情報 科学界では長年にわたり、神経細胞の分類に関する大きな課題が存在しています。神経細胞を正確に分類することは、健康および疾患状態における脳の機能を理解するために非常に重要です。Bar-Ilan UniversityのOfek Ophir、Orit Shefi、およびOfir Lindenbaumが主導するこの研究は、《Neuroinformatics》誌に発表されており、ヒトとマウスからの電気生理学データを統合的に使用して神経細胞を分類するための新しい機械学習フレームワークを提案しています。 研究背景 神経細胞は神経系の基本単位であり、Ramon y Cajalが1995年に発表した《人と脊椎動物の神経系の組織学》以来、そ...
神経情報学分野における新たな突破口：Cadenceツールを用いたカルシウムイベント検出に関する研究報告 背景紹介 カルシウムイメージング技術は、神経細胞集団の研究に革命をもたらし、研究者に多数の神経細胞の活動を同時に可視化および監視する強力なツールを提供しています。カルシウムイメージングは蛍光カルシウム指示薬を利用し、これらの指示薬は細胞内カルシウムレベルの変化に伴い発光し、そのカルシウムレベルは神経細胞の活動と密接に関連しています。これらの蛍光変化をイメージングすることにより、研究者は神経細胞集団の動態をリアルタイムで取得し、複雑な神経回路やネットワークを研究することができます。 カルシウムイメージングは相対的な蛍光変化δf/f曲線を生成することができますが、神経細胞集団を研究する科学者は...
学术背景 高グレード神経膠腫患者の認知機能は腫瘍の位置と体積の影響を受けるという事実は広く認識されています。しかし、術前および術後の個別化治療決定のために個々の患者の認知機能を正確に予測する方法に関する研究は依然として限られています。現在、大多数の研究は異なる腫瘍の位置が認知機能にどのように影響するかの説明に集中していますが、これらの位置表示が実際の予測に使用できるかどうかは詳細には検討されていません。また、現在使用されている多くの方法は集団平均の脳地図に基づいており、この方法は個々の差異を正確に反映できない可能性があります。本研究は、集団平均脳地図、ランダムに生成された地図、および主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）に基づく表示を含む異なる腫瘍位...
MRQA：MRIプロトコル非適合の広範な問題を解決するためのツール 背景紹介 近年、大規模神経画像データセットは、脳と行動の関係を研究する上で極めて重要な役割を果たしています。例えば、アルツハイマー病神経画像計画（ADNI）、ヒトコネクトームプロジェクト（HCP）、および青年脳認知発達（ABCD）研究などがあります。これらのデータセットは、通常複数のサイトや異なるスキャナーモデルで収集されます。しかし、サイト間や機器間でのデータ収集には、イメージングパラメータの一貫性の欠如という重大な問題があります。このパラメータの不一致はデータ品質に深刻な影響を及ぼし、信号対雑音比（SNR）および統計的効力を低下させ、研究結果を無効にする可能性さえあります。 従来、MRIスキャンプロトコルの一貫性を確保す...
ベイズテンソルモデルに基づくアルツハイマー病の画像分類 はじめに 神経画像学研究は現代の神経科学の重要な部分であり、我々の脳構造と機能への理解を大いに豊かにしました。これらの非侵襲的なビジュアライゼーション技術を通じて、研究者は特定の神経および精神疾患のリスクをより正確に予測し、早期段階での介入と治療を行うことができるため、患者の健康と生活の質を改善することができます。特にアルツハイマー病（Alzheimer’s Disease、以下AD）の研究において、神経画像学は貴重な病理メカニズムの洞察を提供し、病状の進行を追跡し、早期症状を識別し、他の認知症の原因を区別することができます。 しかし、神経画像データの処理には、データの空間依存性、高次元性およびノイズなど複数の重大な課題があり、適切な神...
PEDアルゴリズムを用いた自閉スペクトラム症の診断バイオマーカーの識別 神経情報科学の領域では、自閉スペクトラム症（ASD）の研究は主に脳領域間の双方向接続関係に焦点を当てており、脳領域の高次相互作用異常にはあまり触れられていません。脳領域の複雑な関係を探るため、著者らは部分エントロピー分解（Partial Entropy Decomposition, PED）アルゴリズムを採用し、三つの脳領域（トリオード）の高次相互依存性を計算することで高次相互作用を捉えました。本論文では、PEDと代替検証法に基づく方法を提案し、単一の脳領域が三重脳領域に及ぼす影響を検証し、重要な三重脳領域を見つけました。さらに、超グラフモジュール最適化アルゴリズムを用いて高次脳構造を明らかにし、ASDでは右脳と左脳の接...
脳組織分割のための強化型スペーシャルファジィC平均アルゴリズム研究報告 学術背景 磁気共鳴画像（MRI）は神経学において重要な役割を果たしており、特に脳組織の正確な分割において顕著です。正確な組織分割は脳損傷や神経変性疾患の診断にとって不可欠です。MRIデータの分割は、同様の強度、テクスチャ、および均一性を持つ異なる領域に画像を分割することを伴います。これは医学画像解析における重要なタスクです。特に、脳白質（White Matter, WM）、灰質（Gray Matter, GM）、および脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）などの脳組織の区別において、正確な組織分割と病変の分離は、医療専門家が脳損傷および神経変性疾患を診断する能力を大幅に向上させることができます。 し...
科学研究データ管理教育の多年にわたる多分野の取り組み 研究背景 現代神経科学の発展に伴い、研究データ管理（Research Data Management, RDM）は科学者にとって不可欠なスキルとなっています。しかし、研究データ管理の重要性にもかかわらず、これらの技術スキルは分野特化の大学院教育においてしばしば無視されがちです。そのため、ますます多くのコミュニティは、組織されたトレーニングの機会や自己学習材料を提供し、初期の研究者がこの知識とスキルを習得するのを支援しています。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の「the missing semester of your cs education」は、この教育不足の一例です。さらに、現代のコンピュータとアプリケーションの高可用性は、ユーザ...
MRIO: 磁気共鳴イメージング取得および分析オントロジー 磁気共鳴イメージング（MRI）は、非侵襲的に組織の内部構造を三次元的に可視化するための生物医学的イメージング技術です。MRIは人間の脳の構造と機能の研究に広く用いられ、神経系疾患の診断においても強力なツールです。しかし、MRIデータを効果的に管理および分析する方法は常に課題となっています。この課題に対処するために、Alexander Bartnik らは「MRIO」と呼ばれる磁気共鳴イメージング取得および分析オントロジーを開発しました。 研究背景 MRI技術は、人体内部の画像を非侵襲的に取得できるため、臨床および研究において広く使用されています。臨床では、MRIは神経疾患の診断に用いられ、病変の位置と程度を評価して治療の指針を提供し...
Neurohackademy：オンラインとオフラインを組み合わせた神経情報学の教育 背景紹介 近年、人類神経科学はビッグデータの時代に突入しています。人類コネクトーム計画（Human Connectome Project）、青少年脳認知発達（ABCD）研究などのプロジェクトのおかげで、科学者たちは以前には想像もできなかった規模と範囲のデータセットを取得することが可能となりました。これらのデータセットは基礎および臨床研究において重要な科学的潜在力を持っています。しかし、これらのデータセットは研究者に対して新たな挑戦ももたらしています。データの生成、処理、アクセス、分析、理解などがその一例です。特に大きな課題として、「ビッグデータスキルギャップ」と呼ばれるものがあります。これらのデータセットを活...