BrainMesh ご利用案内

研究参加者向け導入ドキュメント　|　目的・理論・使い方・可能性と限界

⚠ 重要（最初にお読みください）
本システムは研究用プロトタイプです。医療機器ではなく、診断・治療の判断には使用できません。表示されるすべての指標・マップは未較正の研究用参照値（research prior）であり、臨床的に検証されていません。実際の診療判断は、必ず通常の読影・診察に基づいて行ってください。

1. 本研究の目的とロードマップ

BrainMesh は、頭部 MRI（DWI / ADC / FLAIR / T1 / T2）から、びまん性軸索損傷（DAI）をはじめとする外傷性脳損傷のリスク分布を可視化し、専門医の判断（アノテーション）と突き合わせて蓄積する研究プラットフォームです。

ゴール

第1段階（現在）： 合計 100 症例の MRI と、専門医による「高リスク領域」アノテーションを収集する。
第2段階： 収集したデータ（多系列 MRI＋導出マップ＋専門医ラベル）を教師データとして、 深層学習（Deep Learning）エンジンを開発し、リスク推定を自動化・高精度化する。

＝皆さまのアップロードとアノテーション一つひとつが、次段階の学習エンジンの土台になります。

2. 理論的背景

2.1 シーケンス代数（観測損傷マップ）

各 MRI 系列は異なる病態に感受性を持ちます。これらを論理的に組み合わせ、損傷の「観測像」を作成します。

観測損傷（OBSdamage）＝ DWI ∧ ADC ∧ FLAIR の急性期シグネチャ（拡散制限＋浮腫）。 ※ DAI に特異的ではなく、急性期の拡散制限・浮腫の複合像です。
組織状態（TISSUEstate）＝浮腫（vasogenic）／拡散制限（restricted）などの組織分類。
シャインスルー（SHINE）＝ DWI の T2 透過成分を分離し、真の拡散制限と区別。
慢性度（chronicity）＝ FLAIR と T2 の比較から、空洞化（慢性）か活動性浮腫（急性）かを推定。

2.2 個別化された有限要素ひずみ（FE strain）

外傷時に脳組織にかかる機械的ひずみを、有限要素人体モデル THUMS を用いて推定します。本システムでは「個別化のはしご」のうち 2 段階を実装しています。

形状の個別化（Tier 1）： 汎用 THUMS 頭部メッシュを、患者の脳形状へ非剛体変形（Dice ≈ 0.94）。
荷重の個別化（Tier 3）： 観測損傷の分布に最も整合する荷重シナリオの事後確率を推定し、シナリオ群の加重平均としてひずみ場を構成。

注意： 形状と荷重は患者由来ですが、脳組織の材料物性は汎用 THUMS のまま（患者固有の弾性計測＝MRエラストグラフィ等は未実施）。したがってひずみマップは「患者由来の生体力学的リスク参照」であって、患者固有の確定解でも、損傷の実測でもありません。

2.3 各指標の意味

指標	意味	位置づけ
C-index（ESBI）	構造的損傷量プロキシ（grade 1–3＋0–100）。病変の深さ・量・ピークから算出。	実験的・未較正。臨床的重症度ではない。
左右差（Laterality / AI）	病変がどちらの半球に多いか（L%/R%、AI＝(L−R)/(L+R)）。	病変の偏在を示す。
正中偏位（Midline shift）	正中構造の側方偏位（mm）。2D 指標＋3D たわみ面。占拠効果の目安。	対称性ベースの実験的プロキシ。実測の falx–septum 距離ではない。
慢性度（Chronicity）	空洞化／活動性浮腫の比（0＝急性、1＝慢性）。	上限値。CSF 除外なし、未較正。
経時変化（Δ / Temporal）	連続スキャン間の新規／消退領域。	z スコア（物理量ではない）。研究・例示用。

※ 正中偏位は、病変が強く偏在する場合に信号ベースの推定が交絡し得るため、その際は構造（マスク）ベースの推定値へ自動的に切替え、⚠ confounded と表示します。

3. 使い方

3.1 アカウント作成・ログイン

配布された URL を開く。
「Create an account（アカウント作成）」から、ユーザー名・パスワード・招待コードを入力。
以後はそのユーザー名・パスワードでログイン。

3.2 MRI のアップロードと自動解析

Ingest 画面で、DICOM の .zip（または DICOM フォルダ）をドラッグ＆ドロップ。
変換（dcm2niix）→ 各マップ生成 → 解析が自動実行され、C-index・正中偏位・慢性度などが算出されます（1 ドロップで完結。約数分）。
完了後、Studies（症例履歴）に追加されます。⟳ Run analysis は、既存症例に対して解析をやり直す場合のみ使用します。

3.3 マップの閲覧（Maps）

左：材料事前分布、右：観測損傷など、系列・閾値・不透明度・グリッドを切替えて確認。
パネル上部に C-index（左上）、Laterality＋Midline shift（右上）のバッジ、C-index ポップアップ内に 3D たわみヒートマップを表示。
3D 画面では脳と各マップを立体表示。

3.4 アノテーション（読影者スタディ）

Annotate 画面で、専門医が「DAI 高リスク」と判断する領域を記録します。これが第2段階の教師ラベルになります。

Phase A（盲検）： ひずみマップを隠した状態で、生 MRI のみを見てリスク領域をマーキング（先入観の排除）。
Phase B： 予測ひずみマップを見ながら、「高リスク」とみなす閾値を較正。
描画ツール：Freehand（ドラッグで輪郭）と Points（クリックで頂点配置→ Enter で塗りつぶし、右クリックで領域削除、軸位限定）。確信度（1 possible／2 probable／3 definite）を選択。任意の系列上で描画可能。

4. 可能性（できること）

多系列 MRI と生体力学的ひずみを同一座標で統合表示し、損傷の空間分布を直感的に把握。
C-index・左右差・正中偏位・慢性度・経時変化を1 つのダッシュボードで一覧。
専門医のアノテーションを盲検・再現可能な形で蓄積し、施設横断で共有。
100 症例の蓄積後、これらを教師データとした深層学習エンジンの開発へ接続。

5. 限界と注意点（できないこと）

診断には使用できません。 すべて研究用の参照値であり、臨床判断・確定診断の根拠にはなりません。
未較正： C-index・正中偏位・慢性度・経時変化はいずれも実験的で、アウトカムによる検証がありません。数値は相対的な目安です。
ひずみは汎用材料： 形状・荷重は患者由来でも、組織材料は汎用 THUMS。患者固有の確定解ではありません。
出血の検出には限界： 急性出血・微小出血は感受性強調像（SWI / T2*-GRE）または CT が必要で、本系列（DWI/ADC/FLAIR/T1/T2）だけでは確実に検出できません。
観測損傷は DAI 特異的ではありません（急性期の拡散制限・浮腫の複合像）。真の軽症脳震盪は MRI 陰性のことが多く、本系列では捉えられない場合があります。
共有ワークスペース： ログインしたユーザーはサーバー上の全症例を閲覧できます（利用者ごとのデータ分離はありません）。

6. データの取り扱い

MRI はポータル経由でアップロードしてください（メール添付での画像送付は行わないでください）。
患者情報の取り扱いは、各施設の倫理規程・同意手続きに従ってください。可能な場合は頭蓋除去・匿名化を推奨します。
招待コードは研究グループ内のみで共有してください。漏えい時は管理者が再発行できます。

7. 次の段階：深層学習エンジン

100 症例とそのアノテーションが揃った時点で、第2段階として、多系列 MRI＋導出マップを入力、 専門医ラベルを教師信号とする深層学習モデルを構築します。目標は、現在のルールベース／生体力学ベースの参照値を、データ駆動で較正・高精度化し、最終的にリスク推定を自動化することです。皆さまの一症例ごとの貢献が、この学習エンジンの精度を直接左右します。

BrainMesh 研究用プロトタイプ　|　本ドキュメントは研究参加者向けの導入資料です。記載の指標は未較正の研究用参照値であり、医療機器・診断ツールではありません。
ご不明な点は研究責任者までお問い合わせください。