高解像度パターン認識を用いた脳年齢の推定:長期瞑想実践者の若い脳

Estimating brain age using high-resolution pattern recognition: Younger brains in long-term meditation practitioners
Luders, Eileen and Cherbuin, Nicolas and Gaser, Christian
Neuroimage, vol.134, pp. 508–513, 2016

正常な老化は,脳の物質の喪失を伴うことが知られている.本研究は,瞑想の実践が脳の年齢の低下に関連しているかどうかを調べることを目的としている.中年期は老化プロセスがより顕著になることが知られている時代であるため,特定の焦点は50歳以上を対象としていた.我々は,脳の年齢の解剖学的相関を同定するために訓練された最近開発された機械学習アルゴリズムを適用して,それらを1つの単一スコア:BrainAGE指数(年)に変換した.高次元のパターン認識に基づいたこの検証されたアプローチを使用して,我々は,50人の長期瞑想者と50人の対照被験者の大規模なサンプルを再解析し,脳の年齢を推定し比較した.我々は,50歳瞑想者の脳は対照の脳よりも7.5歳若いと推定された.さらに,年齢の増加に伴い脳年齢の推定値が変化するかどうかを調べた.脳の年齢の推定値は対照群ではほんのわずかしか変化しなかったが,瞑想者には重大な変化が検出された.50歳を超える人の脳は,同年代よりもさらに1か月と22日若いと推定された.全体的に,これらの知見は瞑想が脳保存に有益であり一生を通して脳老化の一貫して遅い速度で年齢関連萎縮症を効果的に防御することを示唆しているようである.

脳浮腫モデルにおけるモンテカルロとファントム研究

Monte Carlo and phantom study in the brain edema models
Y. Liu,H. Wang,Y. Liu,W. Li,Z. Qian Journal of Innovative Optical
Health Sciences,vol. 10,no. 3,pp.1-11,2017
171031 syokoyama

“脳浮腫は罹患率および死亡率に重大な影響を与えるため,脳浮腫の過程を効果的に監視する非侵襲的方法を開発することが重要である.脳浮腫が生じる際に脳の光学特性が変化する.本研究の目的は,脳浮腫を測定するための非侵襲的近赤外分光法(NIRS)での監視方法を使用することの可能性と信頼性を得ることである.具体的には,脳脊髄液(CSF),灰白質および白質の水分変化を含む3 つのモデルを調査した.さらに,これらのモデルはモンテカルロ研究によって数値的にシミュレートされた.次に,組織表面上の異なる検出半径で測定された光強度を調べるためにファントム実験を行った.結果,光強度が脳浮腫及び検出半径の条件とよく相関することを示した.簡潔に,3.0 [cm] および4.0 [cm] の検出半径において,光強度は組織パラメータおよび光学特性の変化に
対する高い応答を示した.したがって,NIRS 法によって非侵襲的に脳浮腫を監視することが可能であり,光強度は脳浮腫を評価するための信頼できる単純なパラメータである.”

脳浮腫モデルにおけるモンテカルロとファントム研究

Monte Carlo and phantom study in the brain edema models
Journal of Innovative Optical Health Sciences,Vol.10, No.3, pp.1650050,2016
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脳浮腫は罹患率および死亡率に重大な影響を与えるため,脳浮腫の過程を効果的に監視する非侵襲的手法を開発することが重要である.
脳浮腫が発生した時,脳の光学的性質が変化する.
本研究の目的は,脳浮腫を測定するための非侵襲性近赤外分光法(NIRS)の観察法の実現する可能性と信頼性を評価することである.
具体的に,脳脊髄液(CSF),灰白質および白質の水分変化を含む3つのモデルを調査した.
さらに,これらのモデルはモンテカルロ研究により数値的にシミュレートされた.
次に,組織表面上の異なる検出半径で測定された光強度を調べるためにファントム実験を行った.
結果は光の強度が脳浮腫の状態および検出半径の条件とよく相関することを示した.
簡単に説明すると,3.0cmおよび4.0cmの検出半径において,光強度は組織パラメータおよび光学特性の変化に対して高く反応した.
したがって,NIRS法により非侵襲的に脳浮腫を観察することが可能であり,光強度は脳浮腫を評価するための信頼できる単純なパラメータである.

ボクセルベースの形態計測–手法

Voxel-Based Morphometry―The Methods
NeuroImage, volume.11, issue.6 , page.805-821 , 2000

簡単に言うと,ボクセルベースの形態計測(VBM)は,被験体の2 つのグループ間の灰白質の局所濃度におけ
るボクセルの比較を行う.手順は比較的簡単であり,すべての被験者の高解像度画像を空間的に正規化する.これ
は,空間的に正規化された画像から灰白質をセグメント化し,灰白質セグメントを平滑化することにより行われ
る.二つのグループから平滑化灰白質画像を比較するためにボクセルワイズパラメトリック統計検定が行われる.
多重比較のための補正は,ガウス確率場の理論を用いて作られる.本論文では,特に不均一なアーティファクト
をもつMR 画像から灰白質をセグメント化することに重点を置いて,VBM の手順を説明する.我々はセグ
メンテーションの精度とデータの統計的分布を含み,その手法を実証する.

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