論文紹介– category –

頭蓋咽頭腫のガンマナイフ治療において、処方線量予測と治療後の腫瘍進行リスク予測を同時に行うデュアルAIモデルが開発されました。医師の経験に頼っていた治療計画の標準化と経過観察の個別化に貢献します。

脳卒中患者の退院先（自宅、専門施設など）を予測する説明可能AI（XAI）モデルが開発されました。SHAP分析により、72歳という年齢の壁やNIHSSスコアなどの重要因子が明らかになりました。

MRI画像から脳腫瘍を正確に検出する新AIモデル「MamNet-PT」が登場。Mamba技術とCNNを融合し、高い精度と不確実性予測を実現。医療現場への応用が期待される最新研究を解説します。

脳腫瘍のAI診断におけるデータ不足と計算コストの課題を解決するため、画像生成AI（DCGAN）とニューラルネットワーク構造探索（HN-NAS）を融合した新フレームワークが登場。高精度かつ高速な診断を実現します。

英国の脳卒中レジストリデータ16万件超を説明可能なAI（XGBoost/SHAP）で解析。脳梗塞に対する血栓溶解療法のリアルワールドでの有効性が、臨床試験と同等であることを実証した最新研究を紹介します。

脳卒中後うつ病（PSD）の脳機能変化を、静止状態fMRIと機械学習を用いて解明した最新研究。高精度な識別モデルと、意思決定プロセスを可視化するSHAP解析による画期的な成果を脳神経専門医が解説します。

顔に貼るだけの超薄型ウェアラブルデバイスで脳の疲労（認知負荷）を測定する新技術が登場。筋電図や眼電図、脳波を同時に計測し、機械学習で解析。日常生活や医療、教育分野への応用が期待される最新研究を解説。

急性期脳梗塞の血栓回収術後に生じる「無効再開通」を、治療前の単純CT画像解析（ラジオミクス）と臨床指標（MR PREDICTS）を組み合わせて予測する最新AIモデルの研究について解説します。

膠芽腫（GBM）において、乳酸代謝を介したNFATc4⁺腫瘍細胞とSPP1⁺マクロファージのクロストークを解明。機械学習を用いた予後予測モデルや、新たな治療標的としての可能性を解説します。

アルツハイマー病やパーキンソン病などの神経疾患に対し、AIを用いたドラッグリポジショニング（既存薬の転用）の最新研究をレビュー。血液脳関門（BBB）の壁を越える革新的なアプローチと課題を解説します。