人工知能と地上レーザースキャン点群データを用いた森林モニタリング：学術報告 学術的背景 地球規模の気候変動と森林資源管理の重要性が高まる中、精密林業（Precision Forestry）は現代の森林管理において重要な方向性となっています。精密林業は、高精度の森林データの収集と分析に依存しており、地上レーザースキャン（Terrestrial LiDAR, TLS）やモバイルレーザースキャン（Mobile LiDAR, MLS）技術の進歩により、森林モニタリングにこれまでにない詳細なデータが提供されるようになりました。しかし、これらの高密度な3次元点群データを処理することは依然として大きな課題であり、特に個々の木の分割、樹種分類、森林構造の分析などのタスクにおいて困難が生じています。 従来の手...

MRQA：MRIプロトコル非適合の広範な問題を解決するためのツール 背景紹介 近年、大規模神経画像データセットは、脳と行動の関係を研究する上で極めて重要な役割を果たしています。例えば、アルツハイマー病神経画像計画（ADNI）、ヒトコネクトームプロジェクト（HCP）、および青年脳認知発達（ABCD）研究などがあります。これらのデータセットは、通常複数のサイトや異なるスキャナーモデルで収集されます。しかし、サイト間や機器間でのデータ収集には、イメージングパラメータの一貫性の欠如という重大な問題があります。このパラメータの不一致はデータ品質に深刻な影響を及ぼし、信号対雑音比（SNR）および統計的効力を低下させ、研究結果を無効にする可能性さえあります。 従来、MRIスキャンプロトコルの一貫性を確保す...