生物医学画像解析の未来を解読：多モダリティの統合分割、検出、認識の基盤モデル 背景紹介 生物医学研究において、画像解析は、生物医学発見を推進する重要なツールとなっており、細胞小器官から器官レベルに至るまでの多スケール研究を可能にしています。しかし、従来の生物医学画像解析手法は、分割（segmentation）、検出（detection）および認識（recognition）を独立したタスクとして個別に処理することが主流でした。この分断的なアプローチは、タスク間の情報共有の機会を削減し、複雑かつ多様な生物医学画像データの取り扱いを困難にしています。 例えば、従来の分割手法は対象物の領域を指定するために手動の境界ボックス（bounding box）に依存することが一般的ですが、形状が不規則または対...

マルチビュー変換ネットワーク（MVTN）: 3D理解研究における新たな進展 背景と研究の動機 近年、コンピュータビジョン分野における3次元（3D）データの深層学習研究は、分類、セグメンテーション、検索タスクにおいて顕著な進展を遂げました。しかし、3D形状情報を効果的に活用する方法は依然として重要な課題です。一般的な3Dデータ表現方法には、点群（Point Clouds）、メッシュ（Meshes）、ボクセル（Voxels）があります。また、もう一つの人気のある手法として、3Dオブジェクトやシーンを複数の2次元（2D）ビューにレンダリングするマルチビュープロジェクション技術があります。この方法は、人間の視覚システムが取得する画像の流れにより近く、2D深層学習の先進成果を最大限に活用できます。 例...

注意引导のCNNフレームワークを用いた3D MRIスキャンの膠芽腫の分割と評価研究 膠芽腫は人間にとって最も致命的な脳腫瘍の形式であり、これらの腫瘍の早期診断は効果的な腫瘍治療の重要なステップです。磁気共鳴画像法（MRI）は通常、脳病変の非侵襲的検査を提供します。しかし、MRIスキャンにおける腫瘍の手動検査は多くの時間を要し、エラーが発生しやすいです。そのため、自動診断は膠芽腫の臨床管理および外科的介入において極めて重要な役割を果たしています。本研究では、3D MRIスキャンから非侵襲的に腫瘍を分類するための畳み込み神経ネットワーク（CNN）に基づくフレームワークを提案します。 背景紹介 膠芽腫は一般的かつ致命的な脳腫瘍であり、その侵襲性および悪性度に応じて4段階に分類されます。低グレード腫...