手術室を混合現実環境に変える: 脳動脈瘤クリッピングのための前向き臨床調査

手術室を混合現実環境に変える: 脳動脈瘤クリッピングのための前向き臨床調査

手術室を混合現実環境に変える:脳動脈瘤クリッピング手術のための前向き臨床研究 脳動脈瘤の外科的治療は、神経外科の中でも非常に複雑で繊細な過程である。手術成績を改善するため、研究者は新しい技術やアプローチを絶えず探求している。近年、Mixed Reality(MR)技術の進歩により、手術室(Operating Room, OR)に新たなブレークスルーがもたらされた。特に、ヘッドマウンテッドディスプレイ(Head-Mounted Display, HMD)の使用により、外科医は患者の実際の解剖構造に仮想の三次元(3D)画像を重ね合わせることができ、空間認識とハンドリングの直感性が向上する。 研究の背景と目的 本研究の目的は、脳動脈瘤クリッピング手術における新しいMR-HMDの応用可能性、特に外科...

CT画像における内部動脈を組み合わせた新しい層別化スキームによる肝細胞癌の術後補助経動脈化学塞栓術の指導: 遡及的コホート研究

肝細胞癌術後併用CTイメージングの革新的層別化方式は、術後補助的な肝動脈化学塞栓療法のための回顧的コホート研究を導く 背景紹介 肝細胞癌(Hepatocellular Carcinoma、HCC)は世界で6番目に一般的ながんであり、がん関連死亡の第4位の原因でもあります。HCCに対して、肝切除術は主な治療法であり、特に早期段階では重要ですが、術後5年以内の再発率は50~75%と高い水準にあります。これまでの研究で、術後補助的な肝動脈化学塞栓療法(Postoperative Adjuvant Transarterial Chemoembolization、PA-TACE)が、一部のHCC患者の長期生存期間を延長し、腫瘍の再発率を低下させることが示されています。しかし、PA-TACEの治療効果に...

中国の骨関節炎および健康な集団における膝の冠状面アライメント分布の分類:後ろ向き横断観察研究

中国における骨関節症と健常人集団の膝関節冠状面アライメントの分類分布に関する後ろ向き横断研究 研究背景 膝関節の中立的機械的冠状面アライメント(MA)は、成功かつ永続的全膝関節置換術(Total Knee Arthroplasty、TKA)の基盤と考えられています。しかし、「先天性内反膝」の存在は、これらの場合には中立アライメントを回復することが実際には非生理的で望ましくない可能性があり、通常は何らかの内側軟部組織解放が必要であることを示しています。したがって、TKAにおいて生理的アライメントではなく中立アライメントを回復することに膝外科医の関心が高まっています。運動学的アライメント(Kinematic Alignment、KA)は、大腿骨および脛骨コンポーネントの関節面を膝関節の正常または...

人工知能を用いた乳腺病変の分類:多施設共同研究

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...

术後定位放射線療法による脳転移患者の局所制御の放射線学に基づく予測

脳転移患者の術後ステレオタクティック放射線療法局所制御予測における放射線機能解析の応用 学術背景 脳転移(Brain Metastases, BMs)は最も一般的な悪性脳腫瘍で、その発症率は原発性脳腫瘍(例えば膠芽腫)を大きく上回ります。最近の医療ガイドラインは、症状が顕著または大きな脳転移患者に対して手術治療を推奨しています。局所制御率を向上させるために、一または二つの切除されたBMs患者に対して切除腔のステレオタクティック放射線療法(Stereotactic Radiotherapy, SRT)を推奨しており、この方法により術後12ヶ月内に70%から90%の局所制御率が達成できます。しかし、補助SRT後でも局所失敗(Local Failure, LF)のリスクは依然として存在し、これが高...

IDH野生型膠芽腫における髄膜転移の再検討:造影FLAIRに基づく発生率、リスク要因、および予後の包括的分析

IDH野生型神経膠腫における髄膜転移の包括的解析 この「Neuro-Oncology」誌に掲載された論文では、2024年から研究チームが、イソクエン酸脱水素酵素(isocitrate dehydrogenase, IDH)野生型神経膠腫(glioblastoma)患者の髄膜転移(leptomeningeal metastases, LM)の発生率、リスク要因および予後について深入りして探討しました。この研究は、ソウルの延世大学医学部(Yonsei University College of Medicine)のYae Won Parkら学者と、ニューヨーク大学グロスマン医学院(New York University Grossman School of Medicine)のRajan Jai...

ラマンベースの機械学習プラットフォームがIDHmutとIDHwtのグリオーマ間のユニークな代謝差異を明らかにする

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...

拡散に基づく深層学習法による超微細構造イメージングと体積電子顕微鏡の拡張

拡散に基づく深層学習法による超微細構造イメージングと体積電子顕微鏡の拡張

拡散モデルベースの深層学習アルゴリズムを用いた超解像度イメージングと体積電子顕微鏡の強化 背景紹介 電子顕微鏡(Electron Microscopy、略してEM)は高解像度のイメージングツールとして、細胞生物学の重大な突破口を開いた。従来のEM技術は主に2次元のイメージングに使用されていたが、ナノスケールの複雑な細胞構造を明らかにしてきた一方で、3次元(3D)構造の研究には一定の限界があった。より高度な技術である体積電子顕微鏡(Volume Electron Microscopy、略してVEM)は、連続切片と断層走査技術(透過電子顕微鏡TEMやスキャニング電子顕微鏡SEMなど)を用いて、細胞や組織の3Dイメージングを実現し、細胞、組織、さらには小型のモデル生物のナノスケールの3D構造を抽出...

頭蓋内信号のワイヤレスモニタリングのための注射可能な超音波センサー

頭蓋内信号のワイヤレスモニタリングのための注射可能な超音波センサー

#ワイヤレス注射可能な超音波センサーによる頭蓋内信号モニタリング ##背景紹介 頭蓋内の生理状態を直接的かつ正確にモニタリングすることは、損傷の分類、予後評価、および疾患の予防において非常に重要です。しかし、経皮ラインなどの従来の有線臨床機器は、データ収集の正確性は優れているものの、感染リスク、患者の活動制限、および除去時の手術合併症の可能性など、さまざまな問題を抱えています。一方、ワイヤレス植込み型デバイスは操作の自由度が高いものの、検出範囲が限られていること、性能の低下、人体内でのサイズ縮小にチャレンジがあります。 ##論文の出典 本論文は、華中科技大学、南洋理工大学、シンガポール科学技術研究庁、武漢同済医学院などの複数の研究所に所属する研究者らによって共同で執筆され、2024年6月6日...

個別化した猫の脊髄刺激モデリングのための新しいCNNベースの画像セグメンテーションパイプライン

卷積ニューラルネットワーク(CNN)に基づく画像分割パイプラインを用いた個体化された猫の脊髄刺激モデリング 背景と研究動機 脊髓刺激(Spinal Cord Stimulation, SCS)は、慢性疼痛管理に広く使用されている治療法です。近年、SCは神経活動を調節し、失われた自律または感覚運動機能を回復させるためにも使用されています。個別化されたモデリングと治療計画は、SCを安全かつ効果的に行うための重要な側面です。しかし、必要な詳細さと精度のあるスパイン模型の生成には、人間の専門家による時間のかかる手動の画像分割が必要となります。したがって、限られたデータでも高品質の解剖学的モデルを生成できるよう、自動化された分割アルゴリズムが切実に求められています。 論文の出典 本論文は、Alessa...