Imaging solute transportation along the posterior lymphatic pathway in the ocular glymphatic system in healthy human participants
この研究は、静脈から投与した造影剤を用いた MRI により、健常人の眼球から視神経鞘を経て脳髄液へ至る後方リンパ経路における流体および溶質の動態を非侵襲的に可視化し、その輸送メカニズムを明らかにしたものである。
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radiology and imaging
80 件の論文
Data-efficient Self-Supervised Diffusion Learning for Detecting Myofascial Pain in Upper Trapezius Muscle with B-mode Ultrasound Videos
本論文は、限られた被験者数での前向きコホート研究において、自己教師あり拡散学習を用いた動画エンコーダ（VDE）を開発し、B モード超音波動画から僧帽筋の筋筋膜性疼痛を高精度に検出できることを実証したものである。
Vision-language framework for multi-sequence brain magnetic resonance imaging
73,000 件以上の患者データと 85 万を超える MRI 配列を用いて大規模に学習された ReMIND は、多シーケンス脳 MRI の解釈における課題を克服し、臨床的に一貫性のあるレポート生成と診断支援を実現する視覚言語フレームワークです。
Proteomic-Based Aging Clocks and MRI Markers of Cerebral Small Vessel Disease: ARIC and MESA
ARIC と MESA の 2 つのコホート研究により、特に高齢期において加速したタンパク質老化が脳 MRI 上の脳小血管疾患マーカー（白質高輝度病変や脳梗塞など）の増加と関連していることが示されました。
Estimating tau onset age from tau PET imaging in two longitudinal cohorts using sampled iterative local approximation
この研究は、アルツハイマー病の 2 つのコホートにおいて、SILA アルゴリズムがメタ側頭領域のタウ PET 画像から個人レベルのタウ陽性発症年齢を正確に推定できることを示したが、海馬傍回領域の推定精度は認知症患者では低下したことを明らかにしました。
The Role of Neighborhood Socioeconomic Environment in the Association Between Glycemic Control and the Developing Brain
この研究は、非糖尿病範囲内であっても血糖値の軽度上昇が若年者の脳構造変化と関連しており、特に社会的経済的恵まれない地域に住む子供においてその影響が顕著であることを明らかにしました。
The Cartilage Thickness Score (CTh-Score) detects a structural effect of 2-year weight loss in individuals with and without radiographic osteoarthritis: data from the Osteoarthritis Initiative
Osteoarthritis Initiative のデータを用いた研究により、2 年間で体重の 5% 以上を減らすことが、X 線撮影で関節症の有無にかかわらず、従来の指標では検出されなかった膝軟骨の構造的な劣化進行を約 50% 抑制し、特に軟骨厚の空間的分布に基づく「CTh スコア」によってその効果が明確に示されたことが報告されています。
Gluteus Maximus Shape Reveals Sex-specific Associations between Morphology and Metabolic Dysfuntion
本研究は、UK バイオバンクの MRI データを用いて大臀筋の 3 次元形状解析を行うことで、従来の筋肉量や脂肪率では捉えられない部位ごとの形態変化が、特に性別による差を伴いながら 2 型糖尿病などの代謝異常と密接に関連していることを明らかにし、より精密なリスク層別化を可能にする新たなバイオマーカーを提示した。
A Deployable Explainable Deep Learning System for Tuberculosis Detection from Chest X-Rays in Resource-Constrained High-Burden Settings
この論文は、グラデーション加重クラス活性化マッピング（Grad-CAM）を用いて胸部 X 線画像から結核を検出するディープラーニングシステムを開発し、その高い分類精度と解釈可能性をdesktopおよびモバイル環境でのオフライン展開を通じて実証したものである。
Evaluating the Large Language Model-Based Quality Assurance Tool for Auto-Contouring
本研究は、大規模言語モデル（Gemini 2.5 Pro）を活用した自動品質保証システム「LAQUA」を開発し、専門医による評価と比較して自動輪郭描画の品質判定において高い一致を示したことから、臨床ワークフローの効率化に向けた一次スクリーニングツールとしての実用可能性を確認した。
Improving Glioblastoma Classification Using Quantitative Transport Mapping with a Synthetic Data Trained Deep Neural Network
この論文は、合成データで訓練された深層ニューラルネットワーク（QTMnet）を用いて動脈入力関数を不要とした定量的輸送マッピングを実現し、従来の 2CXM 法よりも高い精度で膠芽腫の悪性度を分類できることを示しています。
Aging Signals on Chest Radiographs: Association of Chest Radiograph-Derived Age Acceleration With Future Lung Cancer Incidence
この研究は、胸部X線写真から推定された生物学的年齢の加速が将来的な肺がん発症と独立して関連していることを示したが、既存のリスク因子モデルに追加しても予測精度の向上は限定的であったと結論付けています。
Fourier Analysis of Bilateral Breast Asymmetry for Short-term Breast Cancer Risk Prediction
この研究は、フーリエ解析を用いた乳房の非対称性測定が乳がんの短期リスク予測に有効であることを示し、未加工のフルフィールドデジタルマンモグラフィ（FFDM）画像が臨床用 FFDM やデジタル乳腺トモシンセシス（DBT）画像よりも優れた予測性能を示したと結論付けています。
Quantitative T2 Brain Mapping with Simultaneous RF Estimation Using Dual Interleaved Steady States at 7T MRI
本論文は、7T MRI における SAR 制限や B1 不均一性の課題を克服し、高速かつ高精度な全脳 T2 マッピングを実現する新たな手法「TWISTARE」を開発し、その有効性を検証したものである。
The false positive paradox: Examining real-world clinical predictive performance of FDA-authorized AI devices for radiology using clinical prevalence
本論文は、2024 年および 2025 年の FDA 承認放射線 AI 機器の公開データを用いて、疾患有病率の影響により感度や特異度が高くても陽性予測値が低下する「偽陽性の逆説」を明らかにし、臨床現場での適切な意思決定のために偽発見率や偽見逃し率の透明性ある開示を推奨しています。
Peripheral Mitochondrial Energetics are Associated with Cortical Neurophysiological Alterations in Alzheimer's Disease
本研究は、アルツハイマー病の患者において末梢血中のミトコンドリア呼吸能が、脳内のアルファおよびシータ波の神経生理学的変化や、呼吸能の低い脳領域における非周期的シグナリングと強く関連していることを示し、末梢ミトコンドリア機能測定が加齢性神経疾患の神経生理学的変容を反映する可能性を明らかにしました。
Usages and perceptions of artificial intelligence among French radiologists
この研究は、フランスの放射線科医が AI の可能性を認識し、その導入を強く望んでいる一方で、コストや設備の不足が普及の主な障壁となっていることを明らかにしています。
Impact of simulated MRI artifacts on deep learning-based brain age prediction
本研究は、モーション、ゴースト、ぼやけ、ノイズといった MRI 画像のアーティファクトが、異なる深層学習アルゴリズム（Pyment、MIDI、MCCQR）を用いた脳年齢予測の精度に及ぼす影響を系統的に評価し、アルゴリズムによってアーティファクトへの感受性が大きく異なることを明らかにし、臨床研究における脳年齢バイオマーカーの解釈にはアーティファクトへの配慮が不可欠であると結論付けています。
Assessment of patient radiation dose in conventional lumbar spine radiography: A multicenter study in the Souss Massa region, Morocco
この研究は、モロッコのスース・マッサ地域における 4 病院で 142 人の患者を対象に腰椎 X 線検査の被ばく線量を評価した結果、診断参照線量（DRL）を下回る範囲内であったものの施設間でばらつきが見られたため、継続的な線量監視と技術の最適化が重要であると結論付けています。
Cross-Scanner Reliability of Brain MRI Foundation Model Embeddings: A Travelling-Heads Study
脳 MRI 基礎モデルの埋め込み表現のクロススキャナー信頼性を評価した本研究では、生物学的メタデータを対照的学習に組み込んだモデルが FreeSurfer と同等の高い信頼性を示した一方、純粋な自己教師あり学習モデルはスキャナーに依存する傾向が強く、信頼性を決定する最も重要な要因はアーキテクチャやデータ規模ではなく事前学習戦略であることが明らかになりました。