MEDICINE & AI

タイトル：Deep Learning techniques to detect and analysis of multiple sclerosis through MRI: A systematic literature review. 雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Feb; 185: 109530. 概　要： 本研究は、MRIを用いた多発性硬化症（MS）の検出と分析に関する深層学習（DL）技術に焦点を当てた系統的文献レビュー（SLR）を提示します。初期の検索では401件の論文が特定され、その中から82件の関連性の高い研究が選定されました。これらの研究は、主に多発性硬化症、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、病変のセグメンテーションおよび分類に関する重要な領域に集中しており、最新の技術に沿った内容となっています。本レビューは、MSの検出と分析における多様な深層学習アプローチを包括的に検討し、研究者にとって貴重なリソースを提供します。また、MRIを用いたMSの検出と分析に関するDL技術の要点を構造化された表形式でまとめています。 方　法： 本研究は系統的文献レビューであり、初期の検索で401件の論文を特定し、厳密なスクリーニングを行った結果、82件の関連研究を選定しました。選定された研究は、深層学習技術を用いた多発性硬化症の検出と分析に関するもので、主にCNNや病変のセグメンテーション、分類に焦点を当てています。 結　果： 選定された82件の研究は、深層学習を用いた多発性硬化症の検出と分析において、最新の技術に基づく多様なアプローチを示しています。これにより、研究者はMSに関する深層学習技術の全体像を把握できる貴重な情報を得ることができます。 結　論： 本レビューは、MRIを用いた多発性硬化症の検出と分析における深層学習技術の現状を包括的にまとめたものであり、研究者にとって有益なリソースとなることが期待されます。