DBT-2026, a de-identified publicly available dataset of digital breast tomosynthesis exams with ground truth biopsies
この論文は、患者のプライバシーを保護するため匿名化され、非商用研究に無料で公開された、558 例のデジタル乳腺トモシンセシス検査と専門的な注釈、および臨床報告書を含む実世界データセット「DBT-2026」の概要を述べています。
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radiology and imaging
80 件の論文
BUDAPEST: A Fast and Reliable Bayesian Algorithm for TMS Threshold Estimation with an Open-Source GUI and Human Validation
本研究は、シミュレーションおよび人間データにおける高い精度と信頼性を示し、ユーザー定義の不確実性制御とオープンソース GUI を備えた、TMS 運動閾値の迅速かつ効率的な推定を可能にする新しいベイズ適応アルゴリズム「BUDAPEST」を提案・検証したものである。
3D-DXA Cortical and Trabecular Parameters; Agreement and Precision Between GE Healthcare Prodigy and iDXA Densitometers
この研究は、成人対象の 3D-DXA 解析において、GE ヘルスケアの Prodigy と iDXA 両装置間で優れた一致と同等の精度が確認されたため、3D-Shaper ソフトウェアを使用する際に装置間の調整は不要であることを示しています。
Real-Time Detection of Breast Cancer-Related Lymphedema with Shear-Wave Elastography: The Holder-Optimized Elastography Method
Hold-Optimized Elastography（HOE）法は、従来の超音波プローブ操作による圧力変動を排除し、浮腫のある患肢で「高速度領域（HVA）」を可視化することで、乳癌関連リンパ浮腫の非侵襲的かつリアルタイムな検出と経過観察を可能にする新たなアプローチとして有望であるが、感度や特異性のバランスをさらに改善するための技術的改良が必要である。
The NLP-to-Expert Gap in Chest X-ray AI
本論文は、胸部 X 線 AI における NLP 自動ラベルと専門医ラベルの乖離（NLP-to-Expert Gap）を特定し、過学習を防ぐための早期停止、ImageNet 特徴量の有効性、および正則化手法の活用を通じて、専門医の診断精度を大幅に向上させる解決策を提示しています。
Heterogeneity, Longitudinal Decline, and Metabolic Risk in MRI-Based Quantification of 20 Individual Hip and Thigh Muscles
この論文は、20 個の個別の大腿・臀部筋を Dixon 法 MRI から自動セグメント化する深層学習フレームワークを開発し、英国バイオバンクの大規模データを用いて筋量と脂肪分数の性差、経年変化、および糖尿病との関連を明らかにし、骨格筋の老化や代謝疾患のメカニズム解明に新たな洞察をもたらしたことを報告しています。
Segmentation of metabolically relevant adipose tissue compartments and ectopic fat deposits
この論文は、全身 Dixon MRI 画像から代謝的に重要な脂肪組織区画および異所性脂肪沈着を自動的にセグメント化する深層学習モデルと、その体積・脂肪率を算出する公開ツールを紹介するものである。
Structural brain alterations and their associations with inattentive and hyperactive/impulsive behaviors show sex-differentiated patterns in young adults with chronic sports-related mild traumatic brain injury
この研究は、若年者の慢性スポーツ関連軽度脳外傷において、男性では頭頂葉の皮質厚増加が不注意症状と、女性では上縦束の白質健全性が衝動性抑制と、それぞれ性差を伴って関連していることを明らかにしました。
Deep Neural Patchworks Predict Renal Imaging Biomarkers from Non-Contrast MRI via Knowledge Transfer from Arterial-Phase Contrast-Enhanced MRI
本論文は、造影 MRI から得られた知識を転移学習する深層学習モデルを用いることで、造影剤を使用しない通常の MRI 画像から腎臓の容積を高精度に推定し、造影なしでの腎臓バイオマーカー抽出を可能にしたことを報告しています。
CT-based Automated Volumetry as a Biomarker of Global and Split Renal Function in Living Kidney Donors
この研究は、深層学習を用いた CT 画像の完全自動セグメンテーションが、生体腎ドナー候補における皮質体積などの再現性のあるバイオマーカーを提供し、これらが糸球体濾過量や分腎機能と有意な相関を示すことを示しました。
End-to-End PET/CT Interpretation and Quantification with an LLM-Orchestrated AI Agent: A Real-World Pilot Study
本論文は、170 名の肺癌患者を対象とした後方視的パイロット研究において、生 DICOM データから構造化された臨床レポートの生成までを自律的に実行する LLM 調整型 AI エージェントの実証を行い、原発巣の検出では高い精度を示したが、リンパ節転移や遠隔転移の評価には依然として専門家の監督が必要であることを明らかにした。
Benchmarking Transfer Learning for Dense Breast Tissue Segmentation on Small Mammogram Datasets
本論文は、専門家のアノテーションが限られた乳がん検診画像において、EfficientNet などの CNN アーキテクチャにマルチビュー自己教師あり学習とハイブリッド損失関数を組み合わせ、フル微調整を行うことが、精度と計算効率の面で最も優れたアプローチであることを示しています。
Location patterns and longitudinal progression of white matter hyperintensities
この研究は、大規模コホートデータを用いて白質高信号（WMH）の空間的サブタイプを特定し、それらが血管リスク因子と強く関連していること、および総病変量よりも空間的分布を含むモデルが将来の病変進行をより正確に予測できることを示しました。
Carotid plaque dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging normalised signal intensity reproducibly differs between plaque and vessel wall
本論文は、頸動脈プラークの動的造影 MRI における正規化信号強度がプラーク核心部で血管壁よりも有意に高く、6 ヶ月間の再現性も優れていたが、低用量コルヒチン投与による変化は認められなかったことを示している。
Quality versus quantity of training datasets for artificial intelligence-based whole liver segmentation
この研究は、AI による肝臓セグメンテーションにおいて、大規模な混合キュレーションデータセットと小規模な高品質キュレーションデータセットが 3D 評価指標では同等の性能を示す一方で、一般化能力や局所的な改善においては大規模データの利点が認められ、データセットの品質と量のトレードオフは目的に応じて最適解が異なることを示しています。
Detection of Perivascular Spaces at the Gray-White Matter Interface Using Heavily T2-weighted MRI at 7T
本論文は、7 テスラ MRI における最適化された T2 強調画像を用いることで、健康な成人において皮質および灰白質境界の血管周囲腔を高精度に検出・定量化可能であることを示し、神経疾患の診断や予後評価への応用可能性を提示したものである。
Signal change of cerebrospinal fluid with eye drops of O-17-labeled saline
この研究は、O-17 標識食塩水の点眼により、房水がシュレム管経路を介さずに視神経周囲の脳脊髄液へ到達する経路を非侵襲的に可視化し、眼の液性恒常性におけるグリムパティック様システムの存在を示唆したものである。
Comparing Modelling Architectures in the context of EGFR Status Classification in Non Small Cell Lung Cancer
本研究は、TCIA の非小細胞肺癌 CT 画像データを用いて EGFR 変異状態を予測するモデルを比較し、放射線学的特徴と臨床データを統合したモデルが対照的学習や畳み込み深層学習よりも優れており、臨床応用の可能性と課題を議論したものである。
On the assessment of deep-learning based super-resolution in small datasets of human brain MRI scans
本論文は、限られた脳 MRI データセットにおける深層学習ベースの超解像モデルの評価手法を比較した結果、計算コストと精度のバランスが最も優れているのは k 分割交差検証であると結論付けています。
Parsing Neurometabolic Signatures of Multiple Sclerosis with MRSI and cPCA
この論文は、多発性硬化症患者の脳から取得したMRSIデータに対し、実験デザインを組み込んだ対照的主成分分析（cPCA）を適用してアーティファクトを除去し、病変に特異的な神経代謝状態を同定・可視化する新しい解析手法を提案しています。