非侵入性影像在磁共振成像阴性局灶性癫痫中的临床效用研究 学术背景 てんかん手術は、薬剤に反応しない難治性てんかんの治療に重要な手段です。しかし、磁気共鳴画像法（MRI）で病変を検出できない場合、手術後に良好な効果を得る機会が著しく低下します。先行研究では、MRI陰性のてんかん患者のうち、手術後に国際抗てんかん連盟（ILAE）分類I-IIの良好な結果を達成できるのは30%-50%にすぎないことが示されています。このような患者の手術成功は、ポジトロン断層法（PET）、発作間期単一光子放射断層撮影MRI共登録技術（SISCOM）、電源イメージング（ESI）、形態学的MRI分析（MAP）など、複数の非侵入性画像技術に依存しています。本研究の焦点は、MRI陰性の局所性てんかん患者の術後効果を向上させる...
視覚Oddballタスク難度調節とP3m振幅 背景紹介 認知神経科学研究において、事象関連電位（Event-Related Potentials、ERP）および事象関連磁場（Event-Related Fields、ERF）は、脳の認知処理メカニズムを探る重要な手段の一つです。その中でも、P3成分（脳磁図ではP3mと呼ばれる）の研究は特に注目されています。P3は通常、刺激提示後300から600ミリ秒以内に現れ、大きな正の偏向を示します。その潜伏期と振幅は、タスクの難易度や刺激の確率など、異なるタスクパラメータに影響されます。また、P3の変化は注意欠陥多動性障害（ADHD）、アルツハイマー病、統合失調症、うつ病など、多くの神経および精神障害と密接に関連しています。したがって、P3はこれらの疾患...
深層学習に基づく運動想像EEG分類における皮質源イメージングの機能的結合の活用 研究背景と動機 脳-機械インターフェース（BCI）は、関連する神経経路や筋肉に依存せずに脳活動情報を直接デコードし、外部デバイスとの通信や制御を実現するシステムです。BCIシステムにおいて、よく使われる信号には脳波（EEG）、脳磁図（MEG）、および機能的磁気共鳴画像（fMRI）が含まれます。その中でも、EEGは非侵襲、実施の容易さ、低コスト、倫理的チャレンジがないなどの利点から最も一般的に使用されます。 運動想像（Motor Imagery, MI）はBCIの重要なパラダイムで、刺激条件がない場合でも、運動想像タスク中に運動想像EEG信号（MI-EEG）が自発的に生成されます。MI-EEG信号には、運動意図期間...
研究背景と研究目的 神経科学の分野が発展するにつれて、機能ネットワークに関連する間接観察プロセスの識別が重要な研究方向となりました。研究者は電生理信号（例えば脳波EEGや脳磁図MEG）を通じてこれらの機能ネットワークの活動を推定しようとしています。しかし、このプロセスは観測データから潜在的な脳活動を推測する逆問題を伴い、研究に巨大な挑戦をもたらしています。 本稿では、著者らはこの課題に対する新しい方法を提案しています。彼らは従来の方法が機能的接続性を推定する際に顕著な誤差を持つことを指摘しており、それは主に機能ネットワークモデルの不適合によるものです。これらの誤差は機能的接続性の正確性に大きく影響し、脳機能の理解を制限します。この問題を解決するために、著者らはベイズ理論に基づく隠れガウススペ...
てんかんにおけるマクロ固有ダイナミクスとミクロ回路機能の関係研究 研究背景 てんかんは、異常な自発的脳活動を特徴とする神経障害であり、多尺度の脳機能組織の変化が関与しています。しかし、てんかん関連の自発的脳活動の障害がマクロ固有ダイナミクスとミクロ回路組織にどの程度影響を与えるか、また、これらの変化が病理的関連性をどのように支持するかは明らかではありません。したがって、てんかん患者の自発的脳活動がマクロダイナミクス及びミクロ回路機能にどのように影響するかを研究し、その病理メカニズムを探ることは重要な科学的意義を持っています。 研究の由来 本研究は、以下の学者によって共同で行われました：Siqi Yang（成都市情報工学大学ネットワークサイバーセキュリティ学部）、Yimin Zhou（成都市情...
ADHD 早期検出の潜在的バイオマーカーに関する研究報告：位相ベースの脳機能接続とグラフ理論分析に基づいて 本文は「ADHD 早期検出のための潜在的バイオマーカーに関する研究：位相ベースの脳機能接続とグラフ理論分析を用いて」と題された研究報告である。本研究は Farhad Abedinzadeh Torghabeh、Seyyed Abed Hosseini、および Yeganeh Modaresnia により完了され、Physical and Engineering Sciences in Medicine（2023）第46巻、1447-1465ページに掲載された。本文は2023年9月5日にオンラインで公開された。この記事では、学術的な背景、研究方法、実験結果、および科学的価値が詳述される。...
本文タイトルは「Identification of Autism Spectrum Disorder Using Multiple Functional Connectivity-based Graph Convolutional Network」で、雑誌「medical & biological engineering & computing」の2024年第62巻2133-2144ページに掲載されました。本研究は、グラフ畳み込みネットワーク（Graph Convolutional Networks, GCN）と静的機能的磁気共鳴画像法（rs-fMRI）データを組み合わせ、自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder, ASD）の早期診断を実現するための多機能接続...
グラフニューラルネットワークに基づく肺癌の表現学習 背景紹介 デジタル病理学の急速な発展に伴い、画像ベースの診断システムは正確な病理診断においてますます重要になっています。これらのシステムは、全スライド画像（Whole Slide Images, WSIs）に対する複数インスタンス学習（Multiple Instance Learning, MIL）技術に依存しています。しかし、WSIsを効率的に表現する方法は依然として解決が急がれる問題です。深層ニューラルネットワークの出現により、ビジュアルコンピューティングは画期的な進展を遂げましたが、WSIの膨大なピクセル数に直面する現有のニューラルネットワーク手法は依然として大きなチャレンジに直面しています。近年、いくつかの研究がグラフベースのモデル...
原発閉塞隅角緑内障患者の脳ネットワークトポロジーのグラフ理論分析 研究背景 緑内障は視神経の損傷と眼圧の上昇を特徴とする世界的な失明を引き起こす眼疾患である（Kang and Tanna 2021）。さまざまなタイプの緑内障の中で、原発閉塞隅角緑内障（Primary Angle-Closure Glaucoma，PACG）は特にアジアで普遍的である（Chan et al. 2016）。PACGの病因は複雑で、前房角の狭窄、前房の混雑が閉鎖を引き起こす（Sun et al. 2017）、脈絡膜の肥厚（Zhou et al. 2013; 2014）、および脈絡膜の拡張（Kumar et al. 2008）などが含まれ、最終的に眼圧が上昇する。環境要因として、照明条件が瞳孔の大きさに影響を及ぼし、...
冠心病患者功能性大脳ネットワークの変化：独立成分分析とグラフ理論分析 本論文は《Brain Structure and Function》誌2024年第229巻に掲載され、冠心病（coronary heart disease, CHD）患者における機能的接続（functional connectivity, FC）および脳ネットワークのトポロジ特性の変化を研究しています。論文は、厦門大学附属心血管病医院、厦門大学医学院など複数の機関の科学者たちが協力して完成させたもので、主要な著者にはSimin Lin、Puyeh Wu、Shaoyin Duanなどが含まれます。 研究背景と動機 冠心病は世界の主要な死因の一つであり、患者は認知および心理的損害のリスクが高まります。これまでの研究により、冠心...