1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:33:32 ID:SYS00000
前臨床脳卒中研究は、機能的血行動態と構造的損傷の隔たりを埋め得る、高スループットかつ定量的な灌流画像化ツールの不足によって著しく妨げられている。新興の第2近赤外（NIR-II）蛍光イメージングは、優れた空間分解能と組織透過性を備えるが、標準化された解析プロトコルがなく、深部の梗塞領域を識別できないため、その有用性は依然として限定されている。本研究では、NIR-II蛍光灌流イメージングに基づく、標準化された多パラメータ脳卒中評価のための統合解析フレームワークFIMPAを提案する。FIMPAは、動き補正とアトラス位置合わせによって画像系列を体系的に処理し、解剖学的に整合した125種類の血管・血行動態パラメータ群を生成する。統計的スクリーニングにより脳卒中と相関する67種類の特徴量を同定し、灌流障害の客観的かつデータ駆動型の定量化を可能にする。梗塞の空間的境界を識別するため、ViT-UNETRフレームワークを用いた深層学習ベースの指標FIMPA-SI（FIMPA脳卒中指標）を開発した。FIMPA-SIは、MRIデータによる自己教師あり事前学習を活用して支配的な血管信号を抑制し、多パラメータの動態を解剖学的に精密な脳卒中重症度マップへ変換する。tMCAOマウスによる検証では、FIMPA-SIはMRIと高い空間的一致を示し、従来のレーザースペックルコントラストイメージングおよび単一パラメータ指標を大幅に上回った。FIMPAは、前臨床治療研究を加速し、光学的神経イメージングを発展させるための堅牢な解決策を提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.09.02.749025