Automated Segmentation of Head and Neck Cancer from CT Images Using 3D Convolutional Neural Networks
本論文は、PET/CT などの高価な画像に依存せず、3D nnU-Net を用いて CT 画像のみから頭頸部癌の腫瘍を自動セグメント化する実用的かつコスト効率の高い手法を提案し、その有効性を検証したものである。
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radiology and imaging
80 件の論文
Ultrasound Time-Harmonic Elastography: Habitat Viscosity and Tumor Stiffness Heterogeneity for Differentiation of Benign and Malignant Liver Lesions
本論文は、時間調和エラストグラフィを用いて腫瘍の粘性と機械的不均一性を評価することで、肝臓の良性病変と悪性病変を、特に腫瘍が大きい場合に高い精度で鑑別できることを示しています。
Efficient and Practical Framework for Bias Estimation in Spectral CT
本論文は、従来のモンテカルロシミュレーションに比べて計算コストを大幅に削減しつつ、スペクトル CT のノイズ誘起バイアスを高精度に推定し、撮像パラメータの最適化を可能にする効率的な統計的フレームワークを提案したものである。
Photoacoustic imaging in mitochondrial disease
ミトコンドリアミオパチー患者における筋組織の光音響イメージング解析により、水・ヘモグロビン・脂質の比率に有意な変化が認められたことから、本技術が非侵襲的な疾患進行マーカーとしての可能性を秘めていることが示されました。
Diagnosis of Multiple Sclerosis Using Multimodal Deep Learning Integrating Lesion and Normal-Appearing White Matter: A Retrospective Study with International Multicentre External Validation
この研究は、通常の MRI 画像から病変と正常に見える白質の両方の特徴を統合する深層学習モデル「DeepMS」を開発し、国際的な多施設外部検証において、既存の診断基準やバイオマーカーを上回る高い精度で多発性硬化症を診断できることを示しました。
Functional Dysconnectivity of White Matter Networks is Associated with Clinical Impairment in Autism Spectrum Disorder
本研究は、自閉症スペクトラム障害（ASD）の患者において、白質ネットワーク内の機能的結合異常が社会的対人反応尺度（SRS）のスコアと有意に負の相関を示すことを明らかにし、ASD の社会的・対人的欠損の神経基盤に関する新たな知見を提供した。
Automated Segmentation of Intracranial Arteries on 4D Flow MRI for Hemodynamic Quantification
本論文は、転移学習を用いた nnU-Net モデルが 4D Flow MRI における頭蓋内動脈の自動セグメンテーションにおいて既存モデルを上回る精度を達成し、血流動態の定量的評価の信頼性を高めることを実証したものである。
Age- and Sex-specific Reference Ranges for Cardiac Function and Structure in Germany: Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging (CMR) in the German National Cohort (NAKO)
この研究は、ドイツ国立コホート（NAKO）の約 3 万人を対象とした心臓磁気共鳴画像（CMR）データを用いて、心血管疾患を有さない集団から年齢および性別に特化した心臓の構造と機能の基準範囲を確立し、臨床評価や将来の研究のための規範的な枠組みを提供したものである。
Resource-Aware Conditional Diffusion for CT-to-PET Translation Supporting Rural Oncology Imaging
本論文は、リソース制約の厳しい農村部でのがんスクリーニングを支援するため、CT スキャンから代謝バイオマーカーを保持した合成 PET 画像を生成する、リソース効率に優れた条件付き拡散モデルを提案するものです。
Quantitative Dixon-Based PDFF and R2* Estimation and Optimization on MR-Simulation and MR-Linac Devices for the Pelvis and Head and Neck: A Prospective R-IDEAL Stage 0-2a Study
本論文は、MR-Linac などの放射線治療用 MRI 装置において、骨髄の脂肪率（PDFF）と R2* 値を定量的に評価する際、6 点 Dixon 法が 2 点や 3 点法に比べて高い精度と再現性を示し、適応型放射線治療におけるバイオマーカー研究への応用可能性を確立したことを報告しています。
Technical Development and Implementation of 3D-QALAS on a 1.5T MR-Linac for the Brain: A Prospective R-IDEAL Stage 0/1 Technology Development Report
本論文は、1.5T MR-リナックにおいて 3D-QALAS 法を用いて 7 分間の撮像時間で頭部全体の高解像度（1mm 等方性）定量マップおよび合成画像の取得が技術的に可能であることを、ファントムおよび健常ボランティアを用いた前向き研究により実証したものである。
Ionizing radiation acoustic beam localization: one step towards "proton surgery"
この論文は、腫瘍への線量集中と周囲正常組織の保護を可能にする陽子線治療において、従来の範囲不確実性の課題を克服し、治療中のビーム位置と線量分布をサブ波長分解能かつパルス単位でリアルタイムに可視化する臨床グレードの「イオン化放射線音響ビーム局在化（iRABL）」システムを開発・臨床実証し、画像誘導型「陽子手術」の実現に向けた重要な一歩を踏み出したことを報告しています。
Impact of Image Bit Depth Reduction on Deep Learning Performance in Chest Radiograph Analysis: A Multi-institutional Study
本論文は、多施設にわたる大規模な胸部 X 線画像を用いた研究において、16 ビットから 8 ビットへの画素深度の低下が深層学習モデルの性能に統計的に有意な影響を与えないことを示し、医療画像解析における 8 ビット変換の安全性とデータ処理効率化の可能性を明らかにしたものである。
Mask-aware foundational-model embeddings for 18F-FDG-PET/CT Prognosis in Multiple Myeloma
本論文は、医用基盤セグメンテーションモデル（MedSAM2）から抽出したマスク対応のメモリ埋め込みを用いて多発性骨髄腫患者の FDG-PET/CT 画像を解析し、臨床データと融合させることで、従来の放射線学的手法や臨床データ単独よりも優れた無増悪生存期間の予後予測を実現することを示しています。
Lesion-Centric Latent Phenotypes from Segmentation Encoders for Breast Ultrasound Interpretability
本論文は、セグメント化エンコーダの潜在表現を病変中心に集約し、カプセル化された埋め込みをクラスタリングして潜在表現型を導出するパイプラインを提案し、これにより乳腺超音波画像の解釈可能性を高め、悪性度の予測精度を向上させることを示しています。
The Effects of External Laser Positioning Systems for MRI Simulation on Image Quality and Quantitative MRI Values
この研究は、放射線治療計画用のMRIシミュレーションにおいて患者位置決めのために使用される外部レーザー位置決めシステム（ELPS）の作動が、特に内蔵ボディコイルを用いた場合、画像の信号対雑音比（SNR）を大幅に低下させ、幾何学的歪みの検出精度や画像均一性を悪化させるが、T1、T2、ADC、PDFF、R2*といった定量的MRI値そのものには大きな影響を与えないことを明らかにした。
Differentiating radiation necrosis from recurrent brain metastases using magnetic resonance elastography
この研究は、脳転移の再発と放射線壊死を従来の MRI では区別が困難であるが、磁気共鳴エラストグラフィ（MRE）を用いて病変の機械的硬さや界面の不安定性を評価することで、両者を区別できる可能性を示唆している。
Network subtypes of cortical similarity reveal molecular correlates of normative and compensatory ageing associated with longevity genes expression
本研究は、952 人の成人の構造 MRI データと皮質トランスクリプトミクスを統合して解析し、代謝・免疫関連遺伝子に富む「規範的加齢」サブタイプと、ストレス応答・DNA 修復関連遺伝子に富む「代償的加齢」サブタイプの 2 つの脳加齢ネットワークサブタイプを特定し、長寿遺伝子の発現に基づいて脳加齢の生物学的メカニズムを解明した。
Cross-disorder comparison of Brain Structures among 4,836 Individuals with Mental Disorders and Controls utilizing Danish population-based Clinical MRI Scans
デンマークの人口ベースの臨床 MRI データを用いた大規模研究により、精神疾患患者群と対照群の間で、脳室の拡大や皮質の菲薄化など、疾患を越えた共通の脳構造変化が実臨床環境でも検出可能であることが示されました。
Intelligent Guidance and Diagnostic Assistance for Handheld Ultrasound: Actor-Critic Based Approach for Carotid Artery and Thyroid Examination
本論文は、アクター・クリティックに基づく強化学習と YOLOv8n などの深層学習モデルを統合し、手動超音波装置による頸動脈および甲状腺検査の標準断面取得、病変検出、精密計測を自動化し、操作者依存性を低減しながら専門医と同等の診断精度を実現するシステムを提案するものである。