時間歪曲技術に基づくT波ピークトゥエンド変動予測豚心筋梗塞モデルにおける心室細動 背景紹介 論文出典 突発性心臓性死亡（Sudden Cardiac Death, SCD）は世界中の死亡の主な原因であり、その主要な致病メカニズムの一つが心室細動（Ventricular Fibrillation, VF）であり、特に心筋梗塞後の環境下で顕著です。この背景の下、早期のVFリスク予測が特に重要です。心室再分極（Ventricular Repolarization, VR）の変化が心室不整脈の形成に関与することは、実験モデルや臨床研究で確認されています。T波ピークからT波終末間隔（T-peak-to-T-end interval, Tpe）は、VR離散度（VR Dispersion, VRD）の代替...

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...

心電図に基づく大規模な心血管診断機械学習アルゴリズムの開発と検証 序論 心血管疾患（Cardiovascular diseases, CV）は、世界中で病気の負担の主な原因であり、早期診断と介入が病気の合併症、医療利用率、および費用の削減において重要です。伝統的な心電図（Electrocardiogram, ECG）は、低コストで便利な診断ツールとして、心血管疾患の検出に広く使用されています。しかし、現在のECG解釈技術（人工およびコンピュータアルゴリズムを含む）は、高次の信号相互作用および「隠れた」臨床関連パターンの識別に制限があります。人工知能（Artificial Intelligence, AI）、特に深層学習（Deep Learning, DL）の出現は、ECG信号における「隠れた...

低アルバータ早期CT(ASPECTS)スコアを示す脳卒中患者に対する機械的血栓除去手術の結果 背景 急性虚血性脳卒中は生命を脅かす重篤な病気であり、大血管閉塞は重度の障害の主な原因の1つです。機械的血栓除去術(MT)は、急性虚血性脳卒中の標準的治療法となっており、多くの臨床試験で、適切な時間内での有効性と安全性が実証されています。しかし、広範囲の早期虚血病変を有する患者に対するMTの利益については議論の的となっていました。最近では、このタイプの患者に対するMTの有効性を評価した大規模な臨床研究が行われ、勇気づけられる結果が得られましたが、異なる時間枠内の患者に関するデータは限られています。 研究の過程 本研究の目的は、低いASPECTSスコア(2-5点)を示す患者において、発症6時間以内と6...