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...

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...

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...

在当今の腫瘍学臨床実践および薬物開発分野において、腫瘍反応の評価方法は革新の瀬戸際に立っています。1981年に世界保健機構（WHO）が抗癌薬の効果を評価するための腫瘍反応分類基準を提案して以来、この分野は何度も改良を経験してきました。最もよく知られているのは、1995年に設立された実体腫瘍における反応評価基準（RECIST）作業部会によるものです。この作業部会は、カナダ国立がん研究所、米国国立がん研究所、および欧州がん研究治療機構と協力して多数の症例データに基づく根拠に基づいた勧告を構築し、RECIST 1.0および1.1バージョンの公開を促進しました。これらのバージョンは、客観的な反応率などの画像学的エンドポイントを確定する上で重要な役割を果たしてきました。 しかし、腫瘍生物学のより深い理...

非小細胞肺癌における免疫チェックポイント阻害剤の応答予測におけるPD-L1腫瘍割合スコアの人工知能解釈の臨床検証 腫瘍治療と診断の分野では、PD-L1（Programmed Death-Ligand 1）腫瘍割合スコア（TPS）の評価が極めて重要です。特に非小細胞肺癌（NSCLC）における免疫チェックポイント阻害剤（ICI）治療の反応予測において重要です。しかし、病理学者によるPD-L1 TPSの評価には、観察者間・観察者内の偏差や腫瘍内部の異質性など、主観的・客観的な要因の制約があります。最近の研究は、病理学画像に定量的なバイオマーカー評価能力を提供する人工知能（AI）の技術応用が、病理学診断におけるAIの応用の可能性を示唆しています。 この研究はソウル国立大学仁川病院のHyojin Ki...

機械学習支援の定量高光スペクトルイメージングによる脳腫瘍切除のガイド効果研究 背景紹介 悪性グリオーマの完全切除は、浸潤領域の腫瘍細胞を区別するのが難しいという課題に常に直面しています。この研究の背景は、神経外科手術において、5-アミノレブリン酸（5-aminolevulinic acid、略称5-ALA）を使用することで、プロトポルフィリンIX（protoporphyrin IX、略称PPIX）の蛍光ガイドを実現し、腫瘍の切除率を向上させることです。しかし、スペクトルイメージングの助けを借りても、多くの低悪性度グリオーマや一部の高悪性度腫瘍は、PPIXの蓄積が少ないため、蛍光が弱く、腫瘍の区別が困難です。したがって、異なる種類の腫瘍組織におけるPPIX発光スペクトルを理解し、これらのスペク...

深層学習における超音波心動図自動診断の新たな突破：自己教師あり学習法の比較研究レポート 研究背景 人工知能と機械学習技術が急速に発展する中、それらは医用画像診断分野でますます重要な役割を果たしています。特に、自己教師あり学習（Self-Supervised Learning, SSL）は、ラベルデータが希少な問題に効果を発揮し、医用画像のラベル取得が困難かつ高価である場合に重要となります。通常、自己教師あり学習の多くの方法は、豊富な時間情報を含むビデオ画像、例えば超音波心動図に特別に適応・最適化されていません。したがって、小型のラベルデータセットでの自動医用画像診断の性能を向上させるために、超音波心動図ビデオに特化した自己教師あり対照学習法の開発が特に切迫し、重要です。 研究出典 本研究は、...