論文紹介– category –

再発膠芽腫（GBM）のガンマナイフ治療において、患者ごとの最適な照射線量と二次進行リスクを予測するAIモデル「THINKERS-GBM」が登場。個別化医療の未来を拓く最新研究を専門医が解説。

急性脳梗塞の血管内治療前に、頭蓋内動脈硬化性の大血管閉塞（ICAD-LVO）を機械学習で高精度に予測する新モデルが開発されました。最適な治療戦略の早期決定に貢献する研究成果を解説します。

機械学習を用いて体格や年齢の影響を排除した新しい握力指標「ΔHGS」を開発。従来の握力測定よりも脳の灰白質体積との関連が強く、脳卒中やうつ病の経過観察・リハビリ効果の評価に役立つ可能性が示されました。

歯科CT（CBCT）画像から脳卒中リスク因子である椎骨脳底動脈石灰化をAIで自動検出する新技術が登場。微小な石灰化を高精度に捉え、早期発見に貢献します。

PCI後の心疾患再発リスクを予測する新指標！Lp(a)値と冠動脈周囲の炎症（FAI）を組み合わせることで、予後予測の精度が大幅に向上することが判明。機械学習を用いた最新研究を専門医が解説します。

脳膠芽腫の3D MRI画像から、AIを用いて病変を精密に自動セグメンテーションする新技術「GL-Net」が登場。専門医レベルの精度で、手術や放射線治療の計画を強力に支援します。

脳神経疾患の臨床試験を最適化するため、AIを活用して既存のコアアウトカムセットを統合した新たな参照フレームワーク『COS-Neuro』が開発されました。その画期的な手法と成果を専門医が解説します。

急性虚血性脳卒中の画像評価ツール「AI-ASPECTS」を最適化した新フレームワーク「Ref-AI-ASPECTS」が登場。従来型AIや専門医を上回る精度で、脳梗塞の予後予測を劇的に向上させます。

脳腫瘍のMRI画像から、領域特定（セグメンテーション）と多クラス分類を同時に行う革新的なAIモデルが開発されました。最大99.6%の精度を誇り、計算効率も高く臨床現場への応用が期待されます。

米国痛みの医学会（AAPM）が発表した、ニューロモデュレーション技術と脳コンピュータインターフェース（BCI）に関する最新ガイドラインを解説。AIリハビリや迷走神経刺激などの臨床推奨事項をまとめました。