はじめに 転倒事故は複数の臨床群で一般的であり、通常のリスク評価には個人の歩行の視覚的観察が含まれます。しかし、歩行の観察評価は通常、転倒リスクを増加させる可能性のある欠陥を特定するために、実験室内で個人に標準化された歩行プロトコルテストを行うことに限定されており、微妙な欠陥は観察されにくい可能性があります。そのため、客観的な方法（例えば慣性計測ユニット、IMUs）は、高解像度の歩行特性を定量的に分析するのに有用であり、微妙な違いを捉えることで転倒リスク評価の情報量を向上させるのに役立ちます。しかし、IMUのみに依存した歩行の器械化分析には限界があり、参加者の行動や環境の詳細（例えば障害物）を考慮していません。ビデオアイトラッカーは、頭部と目の動きを記録することで、人々が頭部と目の動きに基づ...

科研报告 背景介绍 人口高齢化や脳卒中などの神経系および筋肉系疾患の増加に伴い、歩行障害による転倒のリスクが深刻な問題と化しています。研究によると、足関節背屈は歩行のスイングフェーズで足の離地高度を確保するために極めて重要です。しかし、現時点ではスイングフェーズにおける足関節の動力学および機械的エネルギー交換に関する研究が少ないです。現存の研究は主に正常歩行時の足関節背屈に焦点を当てていますが、背屈を支援する各種装置の開発に伴い、これらの装置に必要なエネルギーの最小要件を理解する必要があります。 近年、足関節背屈支援技術は急速に発展し、特に高性能のアクチュエーターやエネルギー回収装置を利用して歩行の安全性を高め、転倒を防止するための技術が進展しています。しかし、これらの装置はスイングフェーズ...

脳卒中患者の両足タスクにおける運動関連皮質電位と頭頂-中央前領域の機能的連接の時間同期性 背景 脳卒中後のリハビリテーション研究では、機能的連接性(FC)、運動関連皮質電位(MRCP)、歩行活動は回復結果に関連する一般的な指標です。これらはそれぞれ個別に研究されていますが、特に両足の識別能力との関係は十分に検討されていません。脳卒中患者の回復には大きな個人差があり、これらの指標間の関係から新しいリハビリテーション戦略や治療法が明らかになる可能性があります。 論文の出典 本論文は、国立交通大学、高雄医科大学などに所属するChun-Ren Phang、Kai-Hsiang Su、Yuan-Yang Cheng、Chia-Hsin Chen、Li-Wei Koらの研究者によって執筆されました。この...

研究背景 重症筋無力（Myasthenia Gravis, MG）は、主に神経筋接合部におけるシナプス伝達に影響を及ぼす、慢性抗体介在性の自己免疫疾患です。MG患者の約85%はアセチルコリン受容体（AChR）に対する抗体によって発症します。この疾患の臨床的特徴は筋肉の無力、特に疲労性の筋力低下です。現在、抗AChR抗体のレベルが診断指標として利用されていますが、その疾患活動性の予測価値については依然として議論の余地があります。これにより、MG分野には疾患活動性を示し、高リスク患者を識別するバイオマーカーの不足という知識の空白が存在します。MGの新しい治療戦略が続々と登場する中、患者を層別化し、モニタリングを強化するための有効なバイオマーカーを特定することが緊急の課題となっています。 論文出典...

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...

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...