人工知能ソフトウェアによるコンピュータ断層撮影における肺結節測定精度向上の潜在的改善が臨床実践に与える影響 - シミュレーション研究 背景紹介 肺結節の正確な測定は肺がんの検出と管理に非常に重要です。結節のサイズは、現行のガイドラインにおけるリスク分類の主要な基準です。しかし、異なる医師による手動測定の結果には大きな差異が生じる可能性があります。本研究では、人工知能（AI）支援ソフトウェアの肺結節測定における潜在的な改善と、手動測定と比較した場合の臨床管理への影響を探ります。 肺結節は胸部コンピュータ断層撮影（CT）で一般的に見られる所見で、約95%の肺結節は良性ですが、残りは悪性の可能性があり、さらなる対応が必要です。肺結節の大きさと成長速度はその悪性リスクと強い相関があるため、肺結節の大...

自己蒸留型マスクされた画像トランスフォーマーの縦断MRIにおける可能性 - 頸部リンパ節転移の自動セグメンテーション 報告の紹介 放射線治療におけるがん腫の自動セグメンテーション技術は、スピードの向上と手作業によるリーダー間の差異の低減を約束するものです。放射線腫瘍学の臨床実践において、正確かつ迅速な腫瘍のセグメンテーションは、患者の個別化された治療において非常に重要です。Memorial Sloan Kettering Cancer Centerの研究者らによるこの研究は、マスクされた画像モデリングによるビジョントランスフォーマー (SMIT) アルゴリズムを用いて、経時的T2強調MRI画像における頭頸部扁平上皮がん患者の頸部リンパ節転移の自動セグメンテーション精度を実現・評価することを目...

遺伝子セット評価ツールの単細胞ATAC-seqデータに対するベンチマークテスト 著者: Xi Wang, Qiwei Lian, Haoyu Dong, Shuo Xu, Yaru Su, Xiaohui Wu 所属: パスツール学院（蘇州大学蘇州医学院）、厦門大学自動化学部、福州大学数学・コンピューターサイエンス学部 連絡著者: xhwu@suda.edu.cn ジャーナル: 『Genomics, Proteomics & Bioinformatics』 公開日: 2024年2月9日（オンライン公開） 序論 トランスポザーゼアクセシブルクロマチン配列決定法（ATAC-seq）は、全ゲノム範囲でのクロマチンアクセシビリティを配列分析によって調べる強力で一般的なエピゲノム技術である。最近、単一...

タンパク質構造予測：課題、進歩、および研究パラダイムの変化 タンパク質構造予測は、生化学、医学、物理学、数学、コンピューターサイエンスなど多分野の研究者を引きつける重要な学際的研究課題です。研究者たちは同じ構造予測問題を解決するために様々な研究パラダイムを採用しています：生化学者と物理学者はタンパク質フォールディングの原理を解明しようとしています；数学者、特に統計学者は通常、与えられた目的配列のタンパク質構造の確率分布を仮定することから始め、最も可能性の高い構造を見つけます；一方、コンピューターサイエンティストはタンパク質構造予測を最適化問題として捉え、最低エネルギーを持つ構造コンフォメーションを見つけるか、予測構造と天然構造の間の差異を最小化しようとします。最近では、深層学習もタンパク質構...

盲目的超音波スキャンに基づくAIツールによる妊娠週数の推定精度 背景紹介 妊娠週数（Gestational Age, GA）の正確な評価は良好な妊娠管理の基盤ですが、通常は超音波検査によって実現されます。しかし、多くの低資源地域では十分な超音波装置が不足しており、GAの正確な評価が困難です。近年、ハードウェアと人工知能（Artificial Intelligence, AI）が医療画像分析において進歩し、この診断ツールの広範な使用に機会を提供しています。本研究は深層学習AIモデルに基づいて、低コストで高端な構成を必要としないバッテリー駆動の装置を開発し、非専門ユーザーが使用した場合の妊娠週数の推定精度を評価することを目的としています。 研究の出典 この研究はジェフリー・S・A・ストリンガー（...

顔の特異的活動と意識的な顔認知の関係の探究 はじめに 顔の認知は基本的な認知プロセスであり、人間が環境内の顔を効果的に識別し、より良い社会的相互作用を行うことを可能にします。広範な研究により、脳の腹側視覚皮質に顔刺激に対して顕著な活動増加を示す特定の領域が識別されています。しかし、この顔特異的な感応が顔の認知（例えば、主観的認知）と直接関連しているかどうかは依然として不明です。異なる認知状態における神経活動を比較することで、これらの信号が意識的な顔認知において果たす役割を直接証明することができます。 本研究の主な目的は、腹側視覚皮質における顔特異的活動が意識的な顔認知と関連しているかどうかを探究することです。そのために、研究者たちは人間の頭蓋内脳波（electrocorticography、...

スマート独立成分分析（SMART ICA）：正確な脳機能ネットワークを抽出する革新的手法 背景紹介 脳科学研究において、機能ネットワーク（Functional Networks、FNs）は、異なる脳領域間の統合と相互作用関係を探ることで、人間の脳機能を理解する上で大きな可能性を示しています。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は、脳活動時の血中酸素レベル依存信号の変化を観察することで、異なる脳領域間の機能的結合を明らかにする重要なツールです。独立成分分析（Independent Component Analysis、ICA）は、fMRIデータから機能ネットワークを推定するために広く使用されるデータ駆動型手法です。しかし、ICA手法は最適なモデル次数（つまり成分の数）を決定する際に課題に直面してお...

教師なし機械学習を通じて精神病理学的次元の潜在的疾患因子の定量的表現と治療反応を明らかにする研究 研究背景 精神医学的診断における異質性と併存疾患は一般的であり、これは正確な診断と個別化された治療にとって課題となっています。例えば、自閉症スペクトラム障害（ASD）、注意欠如・多動性障害（ADHD）、強迫性障害（OCD）などの疾患は症状診断において重複することがあり、その共通症状は共有および/または異なる神経メカニズムによって媒介される可能性がありますが、個人レベルでの分類は困難です。高度なベイズモデルと教師なし機械学習技術の適用は、精神病理学的次元と疾患因子の関係を定量化し個別化する分析方法を提供します。 論文情報 著者：趙少玲、呂倩、張戈、張江涛、王合秋、張建民、王美雲、王政 所属機関：中...

背景紹介 人間の視覚システムにおいて、自然環境の理解とナビゲーションは複雑さと効率性の両面で非常に優れています。このプロセスでは、入力された感覚情報を、エッジ、物体の部分、物体自体などの低レベルから高レベルまでの視覚特徴に変換し、さらに実世界のシーンにおける物体の共起の統計的特徴を反映する必要があります。その中で、「アンカーオブジェクト」（anchor objects）と「診断オブジェクト」（diagnostic objects）という2つの重要な物体属性の概念が導入されました。アンカーオブジェクトは、高頻度で共起し、その位置と同一性を予測できる物体を指し、診断オブジェクトは、シーンの大きな文脈（つまりシーンカテゴリ）を予測できる物体を指します。 ゲーテ大学フランクフルトの心理学部のAyli...

画像抽出と分類システムによるABI患者の歩行異常運動の自動化された臨床評価 学術的背景 獲得性脳損傷（Acquired Brain Injury、ABI）後、歩行障害は一般的な身体障害です。ABIには通常、脳卒中と外傷性脳損傷が含まれ、これらの疾患の世界的な発生率は約150万例です。ABI患者の歩行障害は下肢だけでなく、体幹と上肢にも影響を及ぼし、日常生活への参加を制限し、生活の質を大幅に低下させます。機能障害に加えて、これらの明らかな運動異常は美的な問題を引き起こす可能性があり、患者のボディイメージ、自尊心、心理的健康、社会的統合に悪影響を及ぼす可能性があります。 研究動機 従来のABI患者の運動異常評価は、経験豊富な理学療法士による視覚的観察を通じた主観的評価に依存していました。しかし、...