医学画像分割のためのモデル異質半教師付きフェデレーテッドラーニング 背景紹介 医学画像分割は臨床診断において非常に重要な役割を果たし、医師が病状を識別し分析するのを助けます。しかし、このタスクは通常、敏感なデータ、プライバシー問題、高価なアノテーションコストなどの課題に直面しています。現在の研究は主に個別の協力訓練医療分割システムに焦点を当てていますが、分割アノテーションを取得することが時間がかかり労力を要するという点を見落としています。どのようにしてローカルモデルの個別化を維持しながら、アノテーションコストと分割性能をバランスさせるかが重要な研究方向となっています。そこで、本研究は新たなモデル異質半教師付きフェデレーテッドラーニングフレームワークを提案します。 論文出典 この論文は「Mod...
半监督超声视频中甲状腺结节检测的研究报告 研究背景 甲状腺结节は一般的な甲状腺疾患であり、甲状腺結節の早期スクリーニングと診断は通常、超音波検査に依存しています。超音波検査は、甲状腺結節、乳がん、動脈プラークなど、さまざまな疾患を検出するための一般的な非侵襲的検査方法です。しかし、甲状腺結節は超音波画像において解像度が低く、病変の形態が不規則かつ複雑であるため、超音波検査は高度に放射線科医の経験に依存しており、誤診や見落としが発生しやすいです。特に発展途上地域や国ではこれが顕著です。したがって、コンピューター支援診断（Computer-Aided Diagnosis, CAD）に基づく自動化された正確な方法の開発が特に重要です。 近年、深層学習技術が超音波画像のコンピューター支援診断に導入さ...
研究背景和动机 医学画像のセグメンテーションは解剖学的構造と病変領域の画像分析および臨床診断において重要な意義を持っています。しかし、従来の完全教師あり学習方法は大量のアノテーションデータに依存しており、医学画像のピクセルレベルのアノテーションデータの取得は高コストであり、時間がかかります。アノテーションデータへの依存を減らすために、半教師あり学習（SSL）方法が徐々に台頭してきました。現在のSSL方法、例えばmean teacher（MT）フレームワークは良好な効果を上げていますが、依然として多くの制限があります。したがって、本研究は二方向監督ネットワーク（bilateral supervision network、BSNet）を提案し、ラベルのないサンプルをより良く活用することで半教師あ...
モンテカルロ木探索と多様体正則化に基づく3D/2D血管レジストレーションの研究 インターベンショナル血管手術では、術前のコンピュータ断層血管造影（CTA）画像を術中のデジタル減莢血管造影（DSA）画像に投影することにより、DSAナビゲーションの不足を補うことができます。これには深部情報の不足や有毒な造影剤の過剰使用などが含まれます。これらの技術の中で、3D/2D血管レジストレーションがキーステップとなります。本研究では、血管マッチングに基づく3D/2Dレジストレーション手法を提案します。 一、背景と研究動機 デジタル減莢血管造影（DSA）は、低侵襲インターベンショナル血管手術に使用される主要なイメージング手法であり、関心のある血管腔への造影剤注入によって2D画像を得ます。DSAは高い空間およ...
多核種SPECTイメージングの向上における電気共役光子検出技術の探究 放射性薬物療法（Radiopharmaceutical Therapy, RPT）は近年ますます関心を集めており、特に複数のトレーサーを同時に使用するSPECTイメージングにおいてその注目が高まっている。伝統的なイメージング方法では、異なるエネルギーのγ線の散乱と相互干渉により、イメージング品質が著しく低下する。それを解決するために、本論文の著者であるYifei JinとLing-Jian Mengは、電気共役光子検出（Coincidence Detection of Cascade Photons, CDCP）という手法を提案し、電気共役光子の検出に基づいて低活性治療性放射性核種イメージングにおける下散乱および相互干渉の...
背景紹介 一世紀前、Hevesyは最初に放射性トレーサーを植物の生物指標として利用することを提案し、その後ラットの実験で確認された。この発見は、核医学と分子イメージングの生物医学分野の発展を促進し、分子レベルでの生物過程の定量的可視化を可能にした。数あるイメージング技術の中で、単光子放出計算機断層撮影（SPECT）と陽電子放出断層撮影（PET）が特に重要であり、これらは標識化合物を使って生物機能と代謝を定量的に検出することができる。これらの技術が発展する過程で、X線計算機断層撮影（CT）や磁気共鳴画像（MRI）を組み合わせて解剖情報を得ることで、診断とデータ補正の正確性がさらに向上した。 しかし、現行のシステムには、画像再構成のプロセスで時間がかかり、ノイズが拡散するという大きな制約がある。...
誘発成分分析（ECA）：GLM正則化に基づく機能的超音波信号の分解 背景紹介 機能的神経イメージングデータ分析は、脳活動の空間的および時間的パターンを明らかにすることを目的としています。既存のデータ分析方法は大きく二つに分けられます：完全にデータに基づく分析方法と、刺激時間コースを用いて脳活動を分析するなど、先験情報に依存する方法です。一般に、刺激信号を使うことで活発な脳領域を識別する手助けができますが、脳の刺激に対する反応は非線形および時間変動の特徴を示します。そのため、完全に刺激信号に依存して脳の時間反応を記述することは、脳機能の理解を制限する可能性があります。 このような背景のもと、著者は新しい技術、誘発成分分析（Evoked Component Analysis, ECA）を提案しま...
畳み込みニューラルネットワークに基づく頭部衝撃動力学測定のノイズ除去の研究と応用 研究背景 軽度外傷性脳損傷（MTBI）は、世界的な健康の脅威である。人間は転倒、交通事故、スポーツなどの状況でMTBIのリスクにさらされることが多い。統計によると、2016年には世界で2700万件以上の脳損傷の事例があり、そのうち80%は「軽度」の脳損傷で、症状は比較的軽いが長期的な病理変化を引き起こす可能性がある。MTBIの病状分類は通常、グラスゴー昏睡尺度（GCS）によって行われ、そのスコアが12以上の患者は軽度脳損傷に分類される。急性期後には症状が迅速に回復することが多いが、長期的には慢性外傷性脳症（CTE）などの合併症が生じる可能性がある。 頭部衝撃が脳に与える影響を定量化するために、研究者は頭部運動学...
物理知識に基づく深層学習を活用した低磁場MRI画像再構成 背景紹介： 最近、低磁場磁気共鳴画像法（MRI）の応用が注目されています。低磁場MRIはコストが低く、メンテナンスが簡単なため、さまざまな臨床および研究環境で広い応用可能性があると考えられています。たとえば、携帯型低磁場MRIスキャナは操作が容易で、緊急医療や手術室などの場面でも利用可能です。また、低磁場MRIは脳卒中の診断に有望である初期評価が示されており、この技術が全球的な医療診断においてより魅力的であることを示唆しています。しかし、低磁場MRIの主な課題は低信号対雑音比（SNR）と磁石設計、材料欠陥、および製造公差によるB0磁場の不均一性にあります。 この研究はDavid Schote、Lukas Winter、Christop...
人間の肩関節剛性の三次元姿勢特性と性別差異の研究 研究背景 肩関節は人間の構造の中で最も複雑な関節の一つであり、肩関節の安定性は肘や手首などの遠位関節の自然なコントロールと日常活動における手の細かい機能のために重要です。肩関節の安定性は、骨、靭帯、腱、筋肉の複雑な相互作用によって実現され、その中で剛性は外部の干渉に対して抵抗力を提供する特性です。近年の研究では、職業やスポーツにおいて女性の肩の傷害発生率が高いことが示されています。これにより、肩関節の剛性には性別差がある可能性が示唆されています。しかし、多次元空間、特に三次元（3D）空間での肩関節剛性およびその性別差異の研究は、まだ十分に行われていません。 論文出典 この研究はSeunghoon Hwang、Dongjune Chang、Ad...