音響的に透過可能なポリオレフィンベースの頭蓋形成装置を介した超音波ガイド機械的高強度集束超音波療法(ヒストトリプシー)

科研報告:ポリエチレン基頭蓋インプラントを用いた超音波ガイド下での頭蓋内焦点超音波焼灼治療の実現可能性に関する研究 学術背景 焦点超音波(Histotripsy)は、非温熱的かつ非侵襲的な癌腫瘍焼灼技術です。その頭蓋内応用においては、頭蓋骨による超音波の著しい吸収および反射が問題となり、大規模で複雑なアレイトランスデューサを使用してこれを克服する必要があります。この問題を解決するため、超音波が頭蓋内空間に侵入する際の歪みを減少させる目的で、ポリエチレン基生体対応頭蓋修補物が開発されました。しかし、この方法が高強度焦点超音波治療(例:Histotripsy)に対してどの程度実行可能であるかは、十分には検証されていません。 出典と著者情報 本研究は、Lauren Ruger、Maya Langm...

磁性粒子イメージングのための高信号対雑音比空間エンコーディング技術

空間特異性混合励起技術を用いた磁性粒子イメージングの高信号対雑音比空間エンコード 背景紹介 磁性粒子イメージング(Magnetic Particle Imaging、MPI)は、新興の無放射線トレーサーイメージング技術として、超常磁性酸化鉄ナノ粒子(Superparamagnetic Iron Oxide Nanoparticles、SPIOs)の空間分布を可視化することにより、高感度の定量イメージングを実現します。光学イメージングとは異なり、MPIはイメージング深度に制限がなく、組織のバックグラウンド信号に影響されずに直接SPIOsを定量化できます。しかし、従来のMPI空間エンコード方法は、固定された勾配強度の勾配磁場に依存し、無場点(Field-Free Point、FFP)または無場線...

経頭蓋焦点超音波刺激下の齧歯動物の脳運動皮質における力覚受容イオンチャネルPiezo1およびPiezo2の運動反応

経頭蓋焦点超音波刺激下の齧歯動物の脳運動皮質における力覚受容イオンチャネルPiezo1およびPiezo2の運動反応

機械感受性イオンチャネルPiezo1およびPiezo2が齧歯類における経頭蓋集束超音波による脳運動皮質刺激への反応を調節する 学術背景 経頭蓋集束超音波(Transcranial Focused Ultrasound,TFUS)神経調節は、非侵襲性で深部脳刺激技術の一つであり、その高精度と安全性から神経回路研究や脳疾患治療において大きな可能性を示しています。しかし、経頭蓋集束超音波の具体的な作用メカニズムはまだ完全には解明されていません。既存の研究では、超音波の機械的効果、特に音響放射力(Acoustic Radiation Force,ARF)が機械感受性イオンチャネルに働きかけることで、ニューロンの活動に影響を与える可能性が示唆されています。そのため、これらのイオンチャネルがTFUS神経...

経膣超音波画像に基づく子宮頸部のエラストグラフィシステム

経腟超音波および圧力測定に基づく妊娠期子宮頸部弾性の定量化手法 背景と動機 早産(37週妊娠期前分娩)は、新生児の病気や死亡の主要な原因です。早産による高リスクのため、多くの早産症状を持つ妊婦が入院治療を受けますが、最終的には半数以上の妊婦が満期で分娩します。現行の子宮頸部軟化予測方法(例えばBishopスコア)は、早産の予測に効果が限られているため、より正確な予測ツールの開発が求められています。 研究課題 現在、子宮頸部弾性イメージングの一般的な方法には、ひずみ弾性イメージングとせん断波弾性イメージングの2種類があります。しかし、ひずみ弾性イメージングは応力情報に欠けており、異なるイメージングセッション間の比較をサポートしません。せん断波弾性イメージングは、子宮頸部組織が高度に不均質な場合...

TGFuse:トランスフォーマと生成対向ネットワークに基づく赤外線および可視画像融合アプローチ

TGFuse:トランスフォーマと生成対向ネットワークに基づく赤外線および可視画像融合アプローチ

TGFuse:Transformerと生成対抗ネットワークに基づく赤外線と可視光画像の融合方法 背景紹介 イメージング機器と分析方法の発展に伴い、多環境ビジュアルデータが急速に出現し、多くの実際の応用を持っています。これらの応用の中で、画像融合は多環境データの情報関連を人間の目で理解するのに重要な役割を果たしています。特に赤外線と可視光画像の融合は、軍事、安全、視覚追跡などの分野で重要な応用があります。このため、画像融合任務の重要な一環となっています。自然かつ効果的な画像融合アルゴリズムを設計することができれば、全体的な画像の知覚を向上させ、複雑なシーンの融合要求に適応することができます。しかし、既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの融合方法は、遠距離依存性を直接無視してしま...

ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像融合の進展:情報認識トランスフォーマーに基づく展開ネットワーク

ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル画像融合の進展:情報認識トランスフォーマーに基づく展開ネットワーク

情報認識に基づくTransformer展開ネットワークの高次元・多次元画像融合の促進 背景紹介 高次元画像(Hyperspectral Image, HSI)は、多くの波長帯のスペクトル情報を含むため、物質識別、画像分類、ターゲット検出、環境モニタリングなどのリモートセンシング用途で重要な役割を果たしています。しかし、センサーのハードウェアの制約により、実際のイメージングプロセスでは空間分解能とスペクトル分解能の間のトレードオフが存在します。具体的には、イメージングセンサーは豊富なスペクトル情報を提供する画像(低分解能のHSI、LR-HSI)か、空間分解能が高くスペクトル情報が少ない画像(高分解能の多次元画像、HR-MSI)のいずれかしか提供できません。高分解能のHSI(HR-HSI)を得る...

光感受血管からの局所血行力学コントラストを検出することによる生物発光のイメージング

光感受血管からの局所血行力学コントラストを検出することによる生物発光のイメージング

学術ニュースレポート:新しいMRI技術が感光血管の局所血流動態を検出することで生物蛍光イメージングを実現 学術背景紹介 生物発光プローブは、生体内の生物医学関連プロセスや細胞ターゲットのモニタリングに広く使用されています。しかし、組織による可視光の吸収と散乱は、生物発光の検出深度と分解能を大きく制限します。特に脳内では、頭蓋骨による光子の阻害が短波長光の伝播を制限し、生物発光イメージング(Bioluminescence Imaging, BLI)のデータが浅い層のものに限られ、多くは二次元の投影であり、深さ情報に欠けています。 これらの制限を克服するために、研究者たちは光音響トモグラフィーや他の光散乱再構成に基づく方法を開発しましたが、これらの方法には先験知識と独立したイメージングモードの解...

パーキンソン病に対する段階的な両側MRIガイド下集束超音波視床下核切除術

MRI による段階的焦点超音波両側視床下核切除術でパーキンソン病を治療 背景紹介 パーキンソン病(Parkinson’s Disease, PD)は一般的な神経変性疾患で、震え、硬直、運動緩慢などの運動症状が主に現れる。伝統的な治療法として、薬物療法および外科手術があり、後者には深部脳刺激術(Deep Brain Stimulation, DBS)や放射周波外科手術も含まれ、これらも進化を続けている。しかし、片側のMRIガイド下での焦点超音波視床下核切開術(FUS-STN)は、非対称性のパーキンソン病患者の対側における運動特性を改善することが証明されているが、両側FUS-STNの実現可能性はまだ検討されていない。片側治療では全体的な症状の制御ができず、特に進行途中の未治療の側の身体に運動の悪...

覚醒に関連する皮質ネットワークは神経活動と血流動態に異なった結合を示す

覚醒関連の皮質ネットワークにおける神経活動と血流動態の差異結合 学術背景 特定の感覚入力や行動タスクがない状態でも、脳は構造化された活動パターンを生成します。この組織化された活動は覚醒状態によって調節されます。覚醒と脳皮質活動の関係は神経ネットワークの機能を理解する上で重要な意義を持ちます。先行研究によれば、覚醒レベルは神経活動および血流動態の変化に影響を与えることが示されていますが、これらの影響が異なる皮質領域および行動状態で一貫しているかは不明です。 論文出典 この論文はLisa Meyer-Baeseらによって書かれ、著者らはエモリー大学およびジョージア工科大学の生物医学工学科および生物学科に所属しています。この論文は2024年5月に《Journal of Neuroscience》誌...

アルツハイマー病進行のための単調性制約付き深層幾何学習

アルツハイマー病進行予測における単調性制約を用いた深層幾何学習の利用 背景紹介 アルツハイマー病(Alzheimer’s Disease, AD)は破壊的な神経変性疾患で、不可逆的な認知低下を引き起こし、最終的には認知症に至ります。この疾患の早期識別および進行予測は臨床診断と治療にとって非常に重要です。したがって、ADの進行を正確にモデル化することが研究の重要な焦点となっています。 現在、多くの研究では構造的磁気共鳴画像法(MRI)を使用してADの進行をモデル化しており、主に以下の3つの側面に集中しています:1)時間的変異性;2)不完全な観察データ;3)時間的幾何学特徴。しかし、既存の深層学習手法はデータの変異性と希少性の問題に対処する一方で、AD進行における脳領域の大きさ、厚さ、体積、形状...