脳脊髄液の流動と脳皮質BOLD信号のカップリング研究の新手法 学術的背景 近年、脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）が脳内の廃棄物除去において重要な役割を果たすことが注目されています。従来、CSFは主にクッション効果や免疫監視の役割を担うと考えられていましたが、近年の研究では、CSFが血管周囲空間を通じて流動することで、脳内の有害物質を除去する役割を果たす可能性が指摘されています。しかし、CSFの流動を駆動するメカニズムについてはまだ議論が続いています。一部の研究では、神経活動や自然発生する血管運動、呼吸による血管拡張など、大振幅の血管運動がCSF流動の主要な駆動力であると提唱されています。 CSF流動と脳皮質の血酸素レベル依存（Blood Oxygen Level ...

脈絡叢老化と脳脊髄液動態変化の研究 背景紹介 脈絡叢（Choroid Plexus, CHP）は、脳室内に位置する高度に血管化された構造で、主に脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）の生成と代謝廃物の除去を担っています。これは、神経流体の恒常性維持と認知機能において極めて重要な役割を果たしています。加齢に伴い、脈絡叢の体積は増加し、この現象は正常な老化やアルツハイマー病などの神経変性疾患で特に顕著です。脈絡叢は血液-脳脊髄液バリア（Blood-CSF Barrier, BCSFB）において重要な役割を果たしていますが、加齢に伴うその灌流と微細構造の変化に関する詳細な研究はまだ限られています。 脈絡叢の老化過程における変化と脳脊髄液動態への影響をより深く理解するため、研究...

コミュニティ居住高齢者における脈絡叢体積と認知機能の関連研究 学術的背景 世界的な高齢化の進行に伴い、認知症患者の数は年々増加しています。認知機能の低下が見られる高齢者を早期に識別し、予防や治療措置を導くことが特に重要です。しかし、現在のところ、高齢者の認知障害に対する予防や疾患修飾療法は限られており、高齢者の認知障害の病態生理メカニズムをより深く理解する必要があります。これまでの研究は主に脳実質と認知機能の関係に焦点を当ててきましたが、頭蓋内の他の構造（例えば脈絡叢）と認知機能の関係に関する研究は少ないです。 脈絡叢（Choroid Plexus, CP）は、脳室系に位置する血管に富んだ構造で、主に脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）の産生、神経発生、代謝廃棄物の除...

アルツハイマー病マウスモデルにおける血液脳脊髄液バリア機能の非侵襲的MRI研究 学術的背景 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は、βアミロイド（Aβ）プラークや神経原線維変化の蓄積を特徴とする一般的な神経変性疾患です。近年、血液脳脊髄液バリア（Blood-Cerebrospinal Fluid Barrier, BCSFB）がADの病理過程において重要な役割を果たしていることが多くの研究で示されています。BCSFBは主に脈絡叢（Choroid Plexus, CP）で構成され、脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）の生成と除去を担っています。BCSFBの機能障害は、毒性タンパク質の蓄積を引き起こし、ADの進行を加速する可能性があります。し...

頭蓋内および頭蓋外平面での脳血流と脳脊髄液動態相互作用の測定に関する研究 背景紹介 脳血流（Cerebral Blood Flow, CBF）と脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）の相互作用は、頭蓋内圧（Intracranial Pressure, ICP）の安定を維持するための重要な要素です。Monro-Kellie学説によれば、頭蓋内容積（脳実質、脳脊髄液、血液を含む）は一定であり、いずれかの容積変化は他の部分によって補償されなければなりません。しかし、近年の研究によると、脳血流と脳脊髄液の動的変化は必ずしもこの学説に従わず、特に心臓周期内では、脳血流の微小な変化が脳脊髄液によって完全にバランスされるわけではないことが示されています。この現象は、水頭症やアルツハイ...

非侵襲的イメージング技術による脈絡叢のバリア越え水交換評価 背景紹介 脈絡叢（Choroid Plexus, CP）は脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）の生成において重要な役割を果たし、血液-脳脊髄液バリア（Blood-Cerebrospinal Fluid Barrier, BCSFB）の主要な構成要素でもあります。脈絡叢は脳脊髄液の分泌と吸収を調節することで、脳の内部環境を安定させます。しかし、現在のところ、脈絡叢の機能を評価するための非侵襲的なイメージング技術が不足しており、これがBCSFB機能の理解を妨げています。既存の方法、例えばトレーサー希釈法や脳脊髄液採取法は、間接的に脳脊髄液の分泌を測定できますが、これらの方法は侵襲的であり、脈絡叢と他の潜在的な源（...

深層学習を用いた小児低悪性度神経膠腫の術後再発予測 背景紹介 小児低悪性度神経膠腫（Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs）は、小児において最も一般的な脳腫瘍の一つであり、すべての小児中枢神経系腫瘍の30％から50％を占めています。PLGGsの予後は比較的良好ですが、術後再発リスクは従来の臨床的、画像学的、および遺伝子学的要因では正確に予測することが困難です。術後再発の異質性により、特に補助療法や画像モニタリングに関する術後管理の意思決定が複雑になっています。そのため、術後再発リスクを正確に予測するツールを開発することは、患者管理の最適化と予後の改善にとって非常に重要です。 近年、深層学習（Deep Learning, DL）は、特に腫瘍のセグメンテーションや予...

MRI腫瘍生息地分析における膠芽腫の病理学的検証 背景紹介 膠芽腫（Glioblastoma, GBM）は高度に悪性の脳腫瘍であり、高い異質性と浸潤性を有しています。その複雑な腫瘍微小環境（Tumor Microenvironment, TME）により、従来の画像診断法では腫瘍の異なる領域（腫瘍コア、浸潤性腫瘍辺縁、壊死領域など）を正確に区別することが困難です。この空間的な異質性は治療効果に影響を与えるだけでなく、患者の予後不良にもつながります。そのため、非侵襲的な画像診断手法を用いて腫瘍の異なる領域を正確に識別することが、現在の研究の焦点となっています。 近年、多パラメータMRI（拡散強調画像DWIや動的感受性造影強調画像DSC）に基づく腫瘍生息地分析（Tumor Habitat Imag...

半監督医療画像セグメンテーションにおけるPICKモデルの応用 学術的背景 医療画像セグメンテーションは、臨床実践において重要な意義を持ち、医師に臓器や腫瘍の体積、位置、形状などの重要な情報を提供します。近年、深層学習に基づくモデルは医療画像セグメンテーションタスクで優れた性能を示していますが、これらのモデルは通常、大量の注釈付きデータを必要とします。しかし、医療画像の注釈は専門の臨床医師が必要であり、これらの注釈データを取得するには時間とコストがかかります。そのため、限られた注釈データでモデルの性能を向上させる方法が重要な研究課題となっています。 半教師あり学習（Semi-Supervised Learning, SSL）は、限られた注釈データと大量の未注釈データを同時に活用することで、この...

境界回帰と構造再パラメータ化に基づく核インスタンスセグメンテーションモデルRepsNet 学術的背景 病理診断は腫瘍診断のゴールドスタンダードであり、核インスタンスセグメンテーションはデジタル病理分析と病理診断における重要なステップです。しかし、モデルの計算効率と重複ターゲットの処理は、現在の研究における主要な課題です。これらの問題を解決するために、本論文では、核境界回帰と構造再パラメータ化に基づくニューラルネットワークモデルRepsNetを提案し、H&E染色された組織病理学画像における核のセグメンテーションと分類を行います。 核の分布と形態的特徴（密度、核質比、平均サイズ、多形性など）は、がんのグレード評価だけでなく、治療効果の予測にも有用です。しかし、病理画像は通常、核の広範な接着、多様...