自己注意類似性に導かれたグラフ畳み込みネットワークを用いた多タイプ低グレード膠芽腫の分類 一、研究の背景 低グレード膠芽腫は一般的な悪性脳腫瘍であり、脳および脊髄のグリア細胞の癌化に起因します。膠芽腫は発症率が高く、再発率が高く、死亡率が高く、治癒率が低いという特徴があります。多タイプ低グレード膠芽腫を正確に分類することは、患者の予後において非常に重要です。診断において、医師は通常、磁気共鳴画像法(MRI)やコンピュータ断層撮影(CT)を用いて膠芽腫細胞の異クエン酸脱水素酵素(IDH)変異状態を分析します。 IDH変異状態は、野生型と変異型膠芽腫を区別する重要な指標です。従来は、生検や手術によって免疫組織化学や遺伝子シーケンシングを行い、IDH変異状態を特定していました。生検には一定のリスク...
AI補助のスライスプーリングに基づくグリオーマグレーディングのラジオミクスアルゴリズム 背景紹介 グリオーマ（Glioma）は中枢神経系で最も一般的かつ脅威的な腫瘍であり、高発病率、高再発率、高死亡率、低治癒率を持ちます。世界保健機関（WHO）はグリオーマを四段階（I、II、III、IV）に分類し、そのうちI級とII級は低度グリオーマ（LGG）、III級とIV級は高度グリオーマ（HGG）と呼ばれます。高度グリオーマはより侵襲性のある悪性腫瘍で、予期寿命は約2年です。2016年にWHOは分子タイプ分けを導入し、感受性の低い治療を排除できるようになりましたが、グリオーマのグレーディングは依然として治療方針の選定において重要な診断基準となっています。 磁気共鳴画像法（MRI）は、グリオーマの検出と...
最適化統合機械学習による膠芽腫の予測 論文背景と研究目的 医学研究において、膠芽腫（gliomas）は最も一般的な原発性脳腫瘍であり、異なる臨床行動と治療結果を持つ多様な癌のタイプがあります。膠芽腫患者の予後を正確に予測することは、治療計画の最適化と個別化された患者ケアにとって極めて重要です。大規模なゲノムおよび臨床情報の広範な利用可能性に伴い、機械学習手法は信頼性のある膠芽腫予測モデルを作成する上で大きな可能性を示しています。本研究における膠芽腫予測モデルは、複数の機械学習アルゴリズム（KStarおよびSMOReg）を統合することで、膠芽腫予測の精度と効率を向上させ、個別化医療および患者予後の改善に寄与することを目的としています。 論文出典 この論文はJatin Thakur、Chahil...
非侵入性胶質腫瘤の等級分類に関する研究概要：知識蒸留に基づく軽量な畳み込みニューラルネットワーク 背景紹介 膠質腫瘍は中枢神経系の主要な腫瘍であり、早期検出が非常に重要です。世界保健機関（WHO）は膠質腫瘍をⅠ級からⅣ級に分類しており、Ⅰ級とⅡ級は低級膠質腫瘍（LGG）、Ⅲ級とⅣ級は高級膠質腫瘍（HGG）です。膠質腫瘍を正確に分類することは生存率の評価にとって非常に重要です。 磁気共鳴画像法（MRI）は医学の分野で膠質腫瘍の診断と治療によく使用される方法です。現在、多くの研究者が機械学習や深層学習の方法で膠質腫瘍を分類しています。例えば、Zacharakiらはサポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムをMRI画像に適用して膠質腫瘍を分類することに成功しました。一方、Fatemehらは畳み込...
全自動マルチモーダルMRI多タスク学習によるグリオーマ分割とIDH遺伝子分類の研究報告 研究背景 グリオーマは中枢神経系で最も一般的な原発性脳腫瘍で、世界保健機関（WHO）2016年分類によると、グリオーマは低悪性度グリオーマ（LGG、グレードIIおよびIII）と高悪性度グリオーマ（HGG、グレードIV）に分類されます。イソクエン酸デヒドロゲナーゼ（Isocitrate Dehydrogenase, IDH）変異の状態はグリオーマにおける最も重要な予後指標の一つです。臨床研究では、IDH変異を持つ低悪性度グリオーマ患者の予後は通常、野生型患者よりも良好であることがわかっています。従来のグリオーマの手動セグメンテーションは時間と労力を要するもので、正確なIDH遺伝子分類と正確なグリオーマ分割は...
注意引导のCNNフレームワークを用いた3D MRIスキャンの膠芽腫の分割と評価研究 膠芽腫は人間にとって最も致命的な脳腫瘍の形式であり、これらの腫瘍の早期診断は効果的な腫瘍治療の重要なステップです。磁気共鳴画像法（MRI）は通常、脳病変の非侵襲的検査を提供します。しかし、MRIスキャンにおける腫瘍の手動検査は多くの時間を要し、エラーが発生しやすいです。そのため、自動診断は膠芽腫の臨床管理および外科的介入において極めて重要な役割を果たしています。本研究では、3D MRIスキャンから非侵襲的に腫瘍を分類するための畳み込み神経ネットワーク（CNN）に基づくフレームワークを提案します。 背景紹介 膠芽腫は一般的かつ致命的な脳腫瘍であり、その侵襲性および悪性度に応じて4段階に分類されます。低グレード腫...
脳グリオーマ分割のためのコンテキスト認識ネットワークに関する研究レポート 脳グリオーマは成人における一般的な脳腫瘍であり、健康に対して重大な損害を及ぼし、高い死亡率を持っています。早期診断、手術計画及び術後のフォローアップに充分な証拠を提供するために、多モード磁気共鳴イメージング（MRI）が広く利用されています。本レポートで研究されている目的は、脳グリオーマの自動分割においてコンテキスト情報を組み込むことであり、これは局部的な曖昧さを扱う上で基本的な手がかりを提供しています。 研究背景 以前に行われた研究では、深層ニューラルネットワークに基づく手法が、脳グリオーマ分割において有望な技術を示しました。しかし、これらの方法は腫瘍細胞及びその周辺のコンテキスト情報を組み合わせるための有力な戦略を欠...
グリオーマ予後の透明性機械学習と説明可能なAIを用いた洞察の応用 学術的背景 本研究は、患者が特定のタイプの脳腫瘍であるグリオーマに罹患しているかどうかを検出するために、複数の機械学習および深層学習法を使用し、説明可能な人工知能（XAI, Explainable Artificial Intelligence）技術を組み合わせた信頼できる技術を開発することに取り組んでいます。グリオーマ（glioma）はグリア細胞に由来する中枢神経系のがんの一種で、成長が速く健康な脳組織に侵襲する特性を持ちます。一般的な治療方法には手術、放射線療法、化学療法などがあります。患者のデータ、例えば医療記録や遺伝情報を統合することで、機械学習アルゴリズムが個々の患者に対する様々な医療介入の反応を予測できます。 論文...
群稀疏先验を基にしたフルオレセンス分子断層撮影によるグリオーマ形態再構築技術の研究報告 一、学術背景と研究動機 フルオレセンス分子断層撮影（Fluorescence Molecular Tomography, FMT）は、生命科学の重要なツールであり、この技術によりフルオレセンス源の位置を非侵襲的な実時間三次元（3D）可視化が可能になる。感度が高く、コストも低いという利点から、FMTは腫瘍研究に広く応用されている。しかし、FMTの再構築過程は複雑で困難である。近年、FMT再構築方法の発展が著しく進んでいるものの、形態再構築は依然として難題である。したがって、本研究の目的はグリオーマ研究におけるFMT形態再構築能力の実現である。 二、論文情報および著者情報 本論文は、IEEE Transact...
《IEEE生物医学工学会誌》2022年8月、第69巻、第8号、初めての臨床研究：近赤外ウィンドウIIA/IIB蛍光イメージングによる神経膠腫精密手術における応用 曹彩光、金泽萍、史晓菁、张哲、肖安琪、杨君英、计楠、田捷（IEEE会員）、胡振华（IEEE高級会員） 導入 生物医学研究の分野では、蛍光イメージングの高い感度、高い空間解像度、リアルタイムイメージング能力、および操作の利便性が広く注目されています。本研究は、近赤外ウィンドウII（NIR-II、1000-1700ナノメートル）イメージング技術の臨床応用における価値を探索し、神経膠腫手術中の腫瘍の切除に役立てることを目的としています。著者らは、新たに開発したイメージング装置と術中画像融合方法を組み合わせることで手術の正確性を高め、術中の...