电子電気工程師学会 (IEEE)《神経系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型，用于通过单通道的脑电图（EEG）信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程，直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明，高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升，而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段（如浅睡和深睡）对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用，因此...
全頭頂下EEGの実現可能性、安全性、および性能 - 最小侵襲的電極埋め込みに関する研究報告 背景と目的 1929年にBergerが人間の頭皮の電気信号を最初に記録し、αリズムを発見して以来、脳波(EEG)の記録能力は、空間的なカバー範囲(電極数の増加)、時間的な長さ(数日間)、およびデジタル化の面で大幅に改善されてきました。従来の頭皮EEGは、てんかんや睡眠障害などの一過性の神経機能障害を診断する標準的な方法ですが、現在の臨床実践では、従来のEEGでは短期間(日単位)の記録しかできず、脳の(機能的)変化をより長期間(月単位)にわたって捉えることができません。慢性脳疾患(てんかんなど)の管理を最適化するためには、日常生活中の脳活動を監視する方法を見つける必要があります。 本研究の目的は、全頭頂...
近年来、がんこな間作性てんかん (refractory epilepsy) は医学界から注目されています。このてんかんは、適切な抗てんかん薬による治療を2回受けても、重度のてんかん発作が継続する状態と定義されています。薬物治療が無効な患者の場合、てんかん発作の起源領域 (seizure onset zone、SOZ) を正確に特定し、その領域を切除または破壊する治療法は治癒につながる可能性があります。しかし、米国では薬物難治性てんかん患者に対する一般的な手術評価法は、立体定位脳波 (stereoelectroencephalography、SEEG) 電極を用いて異なる脳領域のてんかん活動をモニタリングすることですが、この方法では十分な数のてんかん発作を検出する必要があり、患者は数日から数週...
次世代シーケンシング法によるメタゲノム解析がプロカルシトニンに代わり、発熱性急性壊死性膵炎患者における抗生物質の適用を導く 背景と研究目的 急性膵炎(Acute Pancreatitis, AP)は、消化器系疾患の中で緊急入院の主な原因の1つであり、著しい医療資源の利用がある。この疾患は局所および全身の炎症反応を伴い、臨床経過は様々である。約20%の患者が急性壊死性膵炎(ANP)に進行し、そのうち20-40%が感染性膵壊死(IPN)に発展し、死亡率は30-40%に達する。無菌性ANPと IPNの臨床症状が類似しているため、医師は初期段階でIPNを診断するのが大変な課題となっており、これが抗生物質の乱用につながっている。抗生物質の乱用は、抗菌薬耐性の出現だけでなく、不必要な副作用とコスト高騰を...
神経外科研究:傍中心小葉と一次運動野の機能的解剖学的連携に関する研究 近年、研究者は人間の脳の様々な領域間の連携を探求し続けており、特に運動機能とその可塑性に関わる脳領域に注目されています。傍中心小葉(paracentral lobule、PCL)と一次運動野(primary motor cortex、M1)は運動出力において重要な役割を果たし、密接に関係していることが知られています。本研究の目的は、傍中心小葉と一次運動野の解剖学的および機能的連携と、運動機能との関連性を深く理解することにあります。 研究目的と背景 本研究は、Yusuke Kimura、Shoto Yamada、Katsuya Komatsu、Rei Enastu氏らによって札幌医科大学、帯広綜合病院、Sunagawa市医療...
タイトルページ: 深層学習放射線組織学モデルと臨床放射線学的特徴を併せた膵管腺癌患者の潜在的腹膜転移の予測モデルの開発と検証 背景 膵管腺癌(Pancreatic Ductal Adenocarcinoma, PDAC)は極めて致死率の高い悪性腫瘍で、5年生存率は約11%です。予後不良の一部の理由は、80-85%の患者が症状が現れた時点で、すでに進行期の病気、切除不能、または転移(潜在的腹膜転移(Occult Peritoneal Metastases, OPM)を含む)が発生していることにあります。腹膜はPDACの第2の一般的な転移経路であり、約10-20%の患者が初診時に腹膜転移を示します。この部分の患者については、早期に腹膜転移を特定することは、不必要な手術を避けるための治療選択に大き...
人工知能に基づく乳房病変の分類に関する多施設研究 乳がん領域では、早期診断は治療効果と生存率の向上に不可欠です。乳がんは、非浸潤がん(原発性がん)と浸潤がんの2種類に大別されます。これらの2つのタイプのがんでは、治療戦略と予後が大きく異なります。非浸潤がんではリンパ節転移のリスクが低い(1-2%)ため、センチネルリンパ節生検(SLNB)は推奨されません。一方、浸潤がんの場合、SLNBまたは腋窩リンパ節郭清(ALND)が必要です。したがって、術前に良性、悪性、非浸潤がん、浸潤がんを正確に区別することが非常に重要です。 コントラスト強調乳房撮影(CEM)は、腫瘍の血管特性を描出できる新しい技術で、臨床応用が広がっています。しかし、CEMは乳がんの診断では悪性病変に対する感度は高いものの、特異度は...
小児脳グリオーマ：固有の分子特性を持つびまん性グリオーマの予後不良表現型 引言 グリオーマ脳症（gliomatosis cerebri, GC）は高度に侵襲的なびまん性グリオーマであり、初期にはその分子特性が確立できなかったため、独立した病理タイプとして見捨てられました。しかし、分子生物学の進歩、特に小児において、GCの生物学的特性の違いが学界の注目を集めつつあります。小児と成人のびまん性グリオーマの重要な生物学的特性の顕著な違いにより、世界保健機関（WHO）の中央神経系腫瘍分類第5版では、小児タイプと成人タイプのグリオーマが分子特性で明確に区別されています。それにもかかわらず、早期に定義されたGCのような異なるグリオーマ（亜）タイプの臨床表現が無視される可能性があります。このタイプは、少な...
ラマン分光法と機械学習プラットフォームに基づくIDH変異型と野生型膠芽腫細胞の代謝差異研究 背景紹介 膠芽腫の診断と治療において、フォルマリン固定、パラフィン包埋（FFPE）組織切片が広く使用されています。しかし、包埋媒体の背景ノイズの影響を受け、FFPE組織はラマン分光法に基づく研究に限られた応用しかされていません。この問題を克服し、腫瘍サブタイプを識別するために、我々の研究チームは新しいラマン分光法に基づく機械学習プラットフォーム「APOLLO (悪性膠芽腫のラマン分光法病理学）」を開発しました。これはFFPE組織切片から膠芽腫のサブタイプを予測できるプラットフォームです。 論文の出典 本論文は、Adrian Lita、Joel Sjöberg、David Păcioianuらの学者によ...