機械学習が量子化学を支援：カップリングクラスタ精度に迫る分子電子構造予測 学術的背景 物理学、化学、材料科学の分野において、計算方法はさまざまな物理現象の背後にあるメカニズムを明らかにし、材料設計を加速するための重要なツールです。しかし、量子化学計算（特に電子構造計算）は計算のボトルネックとなり、計算速度とスケーラビリティを制限しています。近年、機械学習手法が分子動力学シミュレーションの高速化と精度向上に顕著な成功を収めていますが、既存の機械学習モデルの多くは密度汎関数理論（DFT）データベースをトレーニングデータの「真値」として使用しており、その予測精度はDFT自体を超えることができません。DFTは平均場理論として、計算において通常いくつかの化学精度（1 kcal/mol）よりも大きな系統...

複数目的動的柔軟ジョブショップスケジューリングにおける画期的研究：多タスク学習による目標偏向の最適化を実現した革新的手法 背景紹介 動的柔軟ジョブショップスケジューリング（Dynamic Flexible Job Shop Scheduling, DFJSS）は重要な組合せ最適化問題であり、製造や倉庫管理などの生産プロセスに幅広く応用されています。例えば、製造プロセスのタスク割り当てや倉庫の注文ピッキング作業の最適化に利用されています。この問題の中心点は、動的な環境下で複数の機械やジョブに対する柔軟なタスク割り当てと操作順序の決定を行い、特定の効率指標を最大化したり時間コストを最小化することにあります。しかし、この問題の複雑さは非常に高く、特にタスクが動的に到着したり機械が故障した場合、従来...

小児低グレード膠芽腫の分割のためのマルチタスク学習の改善 背景紹介 小児脳腫瘍の分割は、腫瘍容量分析および人工知能アルゴリズムの主要なタスクである。しかし、このプロセスは時間がかかり、神経放射線学の専門家の知識が必要です。多くの研究が成人の脳腫瘍分割の最適化に集中していますが、人工知能主導の小児腫瘍分割に関する研究はまれです。さらに、小児と成人の脳腫瘍のMRI信号特徴は異なるため、小児脳腫瘍のための特別な分割アルゴリズムが必要です。したがって、本論文は、脳腫瘍の遺伝子変化分類器を主要ネットワークに補助タスクとして追加し、マルチタスク学習（Deep Multitask Learning, DMTL）を通じて分割結果の精度を向上させることを提案します。 論文出典 この研究は以下の研究者によって行...

全自動マルチモーダルMRI多タスク学習によるグリオーマ分割とIDH遺伝子分類の研究報告 研究背景 グリオーマは中枢神経系で最も一般的な原発性脳腫瘍で、世界保健機関（WHO）2016年分類によると、グリオーマは低悪性度グリオーマ（LGG、グレードIIおよびIII）と高悪性度グリオーマ（HGG、グレードIV）に分類されます。イソクエン酸デヒドロゲナーゼ（Isocitrate Dehydrogenase, IDH）変異の状態はグリオーマにおける最も重要な予後指標の一つです。臨床研究では、IDH変異を持つ低悪性度グリオーマ患者の予後は通常、野生型患者よりも良好であることがわかっています。従来のグリオーマの手動セグメンテーションは時間と労力を要するもので、正確なIDH遺伝子分類と正確なグリオーマ分割は...

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...