学術的背景 化学交換飽和転移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁気共鳴画像（MRI）は、生体組織の詳細な分子情報を提供する先進的な非侵襲的イメージング技術です。CEST MRIは、特定の代謝物の交換可能なプロトンを選択的に飽和させ、その飽和を水分子に転移させることで、低濃度のタンパク質や代謝物の検出と定量を可能にします。CEST MRIは、神経変性疾患やがんなどの診断において大きな可能性を示していますが、データ収集時間の長さ、画像処理の複雑さ、解釈の難しさなどの技術的課題により、研究環境から臨床応用への移行が制限されています。 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）は、医療画像分野での応用が広がり、特に...
学術的背景 現代の医療環境において、医学画像は疾患の診断、治療計画、健康管理において極めて重要な役割を果たしています。しかし、従来の医学画像分析手法には、過学習（overfitting）、計算コストの高さ、汎化能力の限界、ノイズ、サイズや形状の変化など、多くの課題があります。これらの課題により、医学画像の分類と検出精度が制限され、臨床意思決定の正確性と効率性に影響を与えています。 これらの課題に対処するため、研究者たちは機械学習と深層学習に基づく様々な医学画像分析手法を提案してきました。しかし、これらの手法は複雑なデータセットを扱う際に依然として限界があり、特に計算効率と分類精度の面で課題が残っています。そこで、本論文ではEPDTNet+-EM（Efficient Parallel Deep...
背景紹介 認知症は世界的な健康問題であり、患者の生活の質に深刻な影響を与え、医療システムに大きな負担をかけています。アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）と前頭側頭型認知症（Frontotemporal Dementia, FTD）は認知症の一般的なタイプであり、その症状は重複しているため、正確な診断とターゲットを絞った治療の開発が特に困難です。早期発見と正確な診断は、認知症の効果的な管理にとって重要です。臨床評価や神経画像技術（MRI、PETスキャン）などの従来の診断方法は有効ですが、コストが高く、時間がかかり、普及が難しいです。そのため、研究者は非侵襲的でコスト効率の高い代替方法、例えば脳波（Electroencephalography, EEG）の探索を始め...
学術的背景 大腸癌（Colorectal Cancer, CRC）は、世界的に見ても最も一般的ながんの一つであり、特に50歳以上の人口においてその発症率が顕著に増加しています。早期発見と正確な診断は、患者の生存率を向上させる鍵です。しかし、従来の大腸癌スクリーニング方法、例えば大腸内視鏡検査は、医師の経験と視覚的判断に依存しており、一定の主観性と誤診のリスクが存在します。近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）と深層学習（Deep Learning, DL）技術が医学画像解析に応用されることで、大腸癌の自動診断に新たな可能性がもたらされています。しかし、既存のAIモデルは、画像特徴の抽出とモデルの解釈性においてまだ不十分であり、特に異なる撮影条件下の画像を扱う...
3D-TSEシーケンスによる頭蓋内遠隔再発時間延長の効果：組織学的に多様な患者コホートにおけるセッションごとの分析 学術的背景 脳転移（Brain Metastases, BM）は頭蓋内悪性腫瘍の主要なタイプであり、がん関連の罹患率と死亡率に大きな影響を与えています。全身性がんの初期診断時には、約15%の患者がどの段階でも、またステージIVの患者の最大30%が脳転移と診断され、全身性疾患の進行に伴いこの割合は50%まで上昇する可能性があります。磁気共鳴画像法（MRI）の普及と診断ガイドラインの実施により、脳転移の発生率は著しく増加しています。しかし、全脳放射線治療（Whole Brain Radiotherapy, WBRT）が脳転移の治療に一定の効果を発揮する一方で、神経認知機能への悪影響...
生理MRIに基づく腫瘍ハビタット分析がIDH野生型膠芽腫患者の短期予後を予測 学術的背景 膠芽腫（Glioblastoma, GBM）は高度に悪性の脳腫瘍であり、腫瘍内の異質性（intratumoral heterogeneity）が顕著です。この異質性は、遺伝子発現、組織病理学、および巨視的構造に現れており、治療反応の多様性や腫瘍の薬剤耐性の発展を引き起こし、膠芽腫の予後を極めて不良にしています。早期に正確に腫瘍の進行を予測することは、再手術やベバシズマブの使用などの治療方針の迅速な調整に不可欠です。しかし、治療後の膠芽腫では、腫瘍の再発と放射線障害が共存するため、進行の予測が複雑になっています。 近年、脳血流量（Cerebral Blood Volume, CBV）や見かけの拡散係数（A...
CNNとDilated Sampling Self-Attentionを統合したABVS乳腺腫瘍分割研究 学術的背景 乳がんは世界で2番目に多いがんであり、早期かつ正確な検出は患者の予後改善と死亡率の低下に極めて重要です。現在、X線マンモグラフィー、磁気共鳴画像（MRI）、手持ち超音波など、さまざまな画像技術が乳がんの早期スクリーニングに使用されていますが、これらの技術は解像度の限界やオペレーター依存性などの課題を抱えています。これらの問題を解決するため、自動乳腺容積スキャナー（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）が開発されました。ABVSは乳房全体の包括的なビューを自動的に取得できますが、腫瘍の大きさ、形状、位置の多様性により、画像分析は依然として困...
背景紹介 精神医学の分野では、長い間、症状と医学的インタビューに基づいて診断が行われており、客観的なバイオマーカー（biomarkers）が不足していました。安静時機能的磁気共鳴画像法（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）は、脳の構造と機能の特徴的なパターンを明らかにし、精神疾患の診断に潜在的な分類マーカーを提供できると広く考えられています。しかし、分析パイプラインの多様性により、現在までに広く受け入れられたマーカーは確立されていません。異なる分析パイプラインの選択は、診断と汎化性能に大きな影響を与えますが、理想的なパイプラインを体系的に探求した研究はほとんどありません。したがって、本研究は、大規模で多施設...
サブスペース強化ハイパーグラフニューラルネットワークを用いた不安障害の識別とバイオマーカー検出研究 学術的背景 不安障害（Anxiety Disorders, ADs）は世界的に一般的なメンタルヘルスの問題であり、約7.3%の人口に影響を及ぼしています。不安障害の患者は通常、過度の恐怖、心配、および関連する行動異常を示し、これらの症状は患者の社会的機能と生活の質に深刻な影響を与え、家族や社会に大きな負担をかけます。不安障害は、全般性不安障害（Generalized Anxiety Disorder, GAD）、社交不安障害（Social Anxiety Disorder, SAD）、パニック障害（Panic Disorder, PD）、特定の恐怖症（Specific Phobia, SP）な...
MEG時系列に基づく脳年齢予測に関する研究 学術的背景 人類の寿命が延びるにつれ、ライフサイクルにおける脳の変化を理解することがますます重要になっています。脳の構造と機能は加齢に伴い顕著に変化し、これらの変化は認知機能に影響を与えるだけでなく、アルツハイマー病などのさまざまな神経変性疾患とも密接に関連しています。しかし、現在のところ、特に脳磁図（MEG）のような脳電活動がどのように年齢とともに変化するかについての理解はまだ十分ではありません。この問題を解決するために、研究者たちは成人の大規模な安静時MEGデータを分析し、年齢を効果的に予測できる脳信号特性を探求しました。 本研究は、特に時間系列解析技術を通じて、脳の加齢に関連する変化を捉えられる信号特性を特定することを目指しており、健康な老化...