核医学における生成的人工知能の画期的応用：合成骨スキャン画像の可能性と深層学習への応用 背景と研究課題 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）の急速な発展は、医用画像解析に革新をもたらしました。例えば、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network）は、疾患診断、解剖学的構造のセグメンテーション、患者予後の予測および治療反応の評価といった分野で大きな可能性を示しています。しかし、これらの技術の広範な応用は、通常、膨大で正確にラベル付けされたデータセットに依存しています。しかし、医療分野では、このような大規模なラベル付きデータを収集することは費用がかかり、時間もかかる上、患者のプライバシー保護のためにデータ共有が厳しく制限されるため、データ...

RaDiff: ラジオ天文学マップ生成のための制御可能な拡散モデルに関するレポート (和訳版) 背景紹介 平方キロメートルアレイ (Square Kilometer Array, SKA) 望遠鏡の建設が終盤を迎え、宇宙研究における革新的な進展が期待されています。SKAはこれまでにない感度と空間分解能を実現する一方で、既存の望遠鏡が生み出す膨大なデータは、効率的に処理可能な手法を必要としています。特に、背景ノイズが顕著で形状が複雑な電波画像 (例えば銀河面) を扱う場合は、効率的な自動化と科学情報抽出が重要です。 ここ数年で、深層学習 (Deep Learning) はラジオ天文学にも多様な形で活用されています。一方で、この手法は大量の高品質なアノテーションデータセットを必要とするため、デー...

高効率画像除雨手法：RainMix増強を活用した高効率深層除雨ネットワーク 背景紹介 降雨は、コンピュータビジョンシステムによってキャプチャされた画像や動画の品質に大きな影響を与えます。雨滴や雨筋は画像の鮮明さを低下させ、歩行者検出、物体追跡、セマンティックセグメンテーションなどのタスクに悪影響を及ぼします。全天候対応の視覚システムを実現するためには、画像除雨が重要な要件となります。 しかしながら、従来の除雨手法は雨モデルの経験的仮定に基づいており、複雑な最適化または反復解法を必要とするため、計算コストが高く、リアルタイム性に欠けます。また、これらの仮定は実際の雨景の複雑な多様性を十分にカバーできず、除雨品質を制約します。 この問題を解決するために、本研究では、除雨問題を予測フィルタリング問...

FOV IoUを利用した360°画像における物体検出 360°カメラは近年、仮想現実、自動運転、安全監視などの多くの分野で広く利用されています。360°画像データの増加に伴い、特に物体検出のニーズも高まっています。従来の方法では360°画像処理に不十分であるとして、Miao Cao、Satoshi Ikehata、Kiyoharu Aizawaの研究者らは、360°画像における物体検出の効果を改善するために、視野IoU（Field-of-View Intersection over Union、略称FOV-IoU）と360augmentationの二つの基本技術を提案しました。 背景と研究動機 現代のほとんどの物体検出ニューラルネットワークは透視画像用に設計されていますが、等距離長方形投影（...

導入: 現在、事前学習済み言語モデル(PLM)は自然言語処理分野で広く応用されていますが、学習用データ中の社会的偏りを継承し、増幅する問題があります。社会的偏りがあると、PLMの実際の応用において予期せぬリスクが生じる可能性があります。例えば、自動求職選考システムでは性別による偏りのために、論理力が必要な仕事(医者、プログラマーなど)は男性に割り当てられ、介護力が必要な仕事(看護師、ベビーシッターなど)は女性に割り当てられる可能性があります。医療システムでは人種による偏りがある可能性があり、同じリスク水準でも黒人患者の方が白人患者より「虚弱」と評価される可能性があります。そのため、PLMに組み込まれた社会的偏りを除去することは、意義があり、チャレンジングな研究分野となっています。 論文の出所...