研究背景 蛍光スペクトルは、蛍光物質（蛍光団）の識別と定量に広く使用される方法です。しかし、材料に他の蛍光団（基線蛍光団）が含まれている場合、対象の蛍光団を定量化することが難しくなります。特に基線の発光スペクトルが明確に定義されておらず、対象の蛍光団の発光スペクトルと重なる場合に問題となります。これらの蛍光物質を正確に区別して定量化するために、研究者たちは多波長励起蛍光スペクトルに基づく新しい方法を提案しました。この研究の主な目標は、基線蛍光干渉の問題を解決し、事前の仮定なしに堅牢な推定アルゴリズムを提供することです。 論文の出典 この論文は「An Explicit Estimated Baseline Model for Robust Estimation of Fluorophores ...

多層特徴探索と融合ネットワークを用いたMRIにおけるIDH状態予測研究 研究背景 膠芽腫は成人における最も一般的な悪性原発性脳腫瘍です。2021年の世界保健機関（WHO）の腫瘍分類によると、腫瘍のサブタイプの区分には遺伝子型が重要な意味を持ち、とりわけイソクエン酸脱水素酵素（IDH）遺伝子型は膠芽腫の診断に極めて重要です。臨床研究は、IDH変異を持つ膠芽腫が特定の表現型遺伝子変異特性を通じて酵素活性、細胞代謝および生物特性に影響を与えることを示しています。IDH変異を持つ膠芽腫は、IDH野生型のものよりもテモゾロミドに対して感受性が高く、予後が良好です。現在、IDH状態の認定は主に侵襲的手術後に組織標本を用いた遺伝子シーケンシングまたは免疫組織化学分析に依存しています。しかし、侵襲的な操作は...

在現代医療診断および臨床研究において、動的コントラスト強調磁気共鳴画像（Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI）技術は、組織病理学に関する重要な情報を提供します。トレーサーキネティック（Tracer-Kinetic, TK）モデルをフィットさせることにより、時間系列MRI信号から薬物動態学（Pharmacokinetic, PK）パラメーターを抽出できます。しかし、これらの推定されたPKパラメーターは、信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、バックグラウンドT1時間、開始時間、動脈入力機能（Arterial Input Function, AIF）、およびフィットアルゴリズムなど...

Siamese-Transport領域適応フレームワークに基づく3D MRIによる膠芽腫およびアルツハイマー病の分類 研究背景 コンピュータ支援診断において、3D磁気共鳴画像法（MRI）によるスクリーニングは早期診断に重要な役割を果たし、さまざまな脳疾患の悪化を防止するのに有効です。膠芽腫は一般的な悪性脳腫瘍で、その治療法は腫瘍のグレードによって異なります。そのため、正確で効率的な3D MRI分類は医用画像分析において極めて重要です。しかし、従来の深層学習モデルは臨床における未ラベルデータに適用された場合、異なる装置やデータ収集パラメータの違いによる領域間不一致性のため、性能が著しく低下します。既存の方法は主に領域間の差異を減少させることに焦点を当てていますが、セマンティック特徴と領域情報の...

近年、脳腫瘍の高発生率と致命性のため、迅速かつ正確に脳腫瘍を検出し分類することが特に重要になってきています。脳腫瘍には悪性と非悪性の二種類があり、その異常な成長は脳に長期的な損傷を与えます。磁気共鳴画像（MRI）は一般的な脳腫瘍の検出方法です。しかし、専門家による手作業でのMRI画像分析に頼ると結果が一致しないリスクがあり、さらに単に腫瘍を識別するだけでは不十分で、迅速に腫瘍の種類を特定して早期に治療を開始することも重要です。 研究背景 腫瘍検出の速度、信頼性、公正性を向上させるために、本研究ではVGG16、InceptionV3、VGG19、ResNet50、InceptionResNetV2、Xceptionなど、さまざまな深層学習（Deep Learning, DL）アーキテクチャを探...

低級グリオーマ手術後の成長モデル予測価値の評価研究レビュー はじめに グリオーマは、脳内で急速に拡散する侵襲性脳腫瘍である。この拡散のパターンと速度を理解し予測することで、治療計画の最適化が可能である。拡散-増殖モデルに基づくグリオーマ成長モデルは実現可能性を示しているが、実際の臨床データでの応用と評価には依然として課題がある。この問題の評価を改善するために、本研究では腫瘍成長問題をランキング問題と見なし、平均精度（Average Precision, AP）を指標として使用することを提案する。この方法は特定の体積閾値を必要とせず、空間パターンをより正確に評価できる。 研究の出典 この論文は、カリン・A・バン・ガルデレン（Karin A. van Garderen）、セバスチャン・R・バン・...

肌骨モデルは、生体力学解析に広く利用されており、直接計測が困難な運動変数（例：筋力や関節モーメント）を推定することができます。従来の物理駆動の計算肌骨モデルは、神経駆動から筋肉、筋肉の動力学、および身体と関節の運動学と動力学の間の動的相互作用を説明することができます。しかし、これらのモデルはその複雑さのため、動作速度が遅く、リアルタイムアプリケーションの実現が難しいです。近年、データ駆動方式はその実現速度の速さと操作の簡単さから有望な代替手段となっていますが、基礎的な神経機械プロセスを反映することができません。 本研究では、物理学の知識を融合した深層学習フレームワークを提案し、筋骨モデリングを実現します。このフレームワークでは、物理分野の知識をデータ駆動モデルに導入し、ソフト制約として罰則/...

EMG駆動のロボットハンドトレーニングが慢性脳卒中患者の半球間バランスの回復に与える神経メカニズム：動的因果モデリングによる洞察 脳卒中は一般的な障害の原因であり、多くの脳卒中生存者は上肢麻痺を患います。上肢機能の障害は6ヶ月以上続くことが多く、完全回復する生存者は少数（12％未満）です。これらの患者の日常生活能力を回復させ、生活の質を向上させるために、研究者たちは脳卒中後のリハビリプランの開発に取り組んでいます。 近年、ロボット補助装置を使用した上肢のリハビリに関する研究が広く注目を集めています。ロボットリハビリは一貫性のある、集中的かつインタラクティブなトレーニング体験を提供し、患者の積極的な参加を促します。総合的な分析では、ロボット補助トレーニングを受けた個体は上肢のFugl-Meye...

脑機インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）技術は近年急速に発展しており、末梢神経や筋肉を介さず、大脳を直接制御する先端技術として注目されています。特に運動イメージ（Motor Imagery, MI）脳波（Electroencephalography, EEG）の応用において、BCI技術は大きな可能性を示しています。MI-EEG信号を分析することで、身体障害や神経筋退化の患者の生活の質を向上させる手助けが可能です。しかし、個人間の差異や大脳活動の安定性、低信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）などの要因により、複雑なEEG信号から有効な特徴を抽出し、MI-EEG分類システムの精度を向上させることは依然として大きな課題となって...

全脳振動ミクロ状態パターンのライフスパンにわたる変化の分析における磁気脳波計（MEG）の応用：ケンブリッジ老化・神経科学センターのコホート研究 研究背景 人口の高齢化問題が日増しに深刻化する中、高齢化過程の神経生理学的変化を理解することがますます重要になっています。老化した脳は多くの神経変性疾患の主要なリスク要因であるが、全脳の振動活動が健康な老化にどのように影響を及ぼすかは完全には解明されていません。細胞レベルでは、神経細胞の生体電気化学特性により、これらは電磁場を生成することができ、その変化を検出することは潜在的な組織病理学的生物標識として役立つ可能性があります。5種類の典型的な振動脳信号（デルタ波、シータ波、アルファ波、ベータ波、ガンマ波）は広く研究されていますが、それらが老化において...