非コードRNAの分類とクラス注釈のための多モーダル解釈可能表現

非コードRNA(ncRNA)は、細胞プロセスや疾患の発症において重要な役割を果たしています。ゲノムシーケンシングプロジェクトによって大量の非コード遺伝子が明らかになりましたが、ncRNAの機能と分類は依然として複雑で挑戦的な問題です。ncRNAの多様性、複雑性、および機能性は、バイオマーカーや治療ターゲットの発見において、特に生物医学研究の重要な対象となっています。しかし、既存のncRNA分類ツールの多くは、単一または2種類のデータタイプ(例えば配列や二次構造)に依存しており、他の重要な情報源を無視しています。さらに、既存の手法は解釈可能性に欠けることが多く、異なるncRNAクラスの特徴を明らかにするのが困難です。 これらの問題を解決するため、Université Paris-Saclayと...

感情的なクリップ下の自閉症児の機能的接続性分析

自閉症児童の感情刺激下における機能的脳連結に関する研究 背景紹介 自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum Disorder, ASD)は、複雑な神経発達障害であり、主に社会的相互作用やコミュニケーション能力の欠如、および反復行動や限定された興味を特徴としています。ASDの核心的な特徴の1つは感情処理の障害であり、これは患者の社会的能力や生活の質に直接影響を与えます。ASDの研究はすでに何年も行われていますが、特に感情処理における脳機能接続パターンに関して、その神経メカニズムはまだ完全には理解されていません。機能的脳接続分析は、ASDの神経メカニズムを研究する重要な手段であり、脳波図(Electroencephalography, EEG)は非侵襲的技術として、リアルタイムで脳...

ウェーブレットを用いた金融価格ジャンプの新たなクラスの識別

小波分析に基づく金融価格ジャンプの新しいクラスの識別に関する研究報告 学術背景 金融市場における価格ジャンプ(price jumps)とは、非常に短時間に価格が大幅に変動する現象を指し、通常は外生的要因(ニュースの発表など)または内生的要因(市場内部のフィードバックメカニズム)によって引き起こされます。これらの2つの異なるタイプの価格ジャンプを区別することは、市場のダイナミクスを理解し、極端なイベントを予測し、効果的な規制戦略を策定するために重要です。しかし、既存の研究方法は監視学習に依存することが多く、明確なラベル(ニュースイベントなど)が必要で、実際の応用では多くの価格ジャンプが明確なニュースの背景を持たないため制限があります。 より良い価格ジャンプの識別と分類、特に明確な外生的トリガー...

分類のためのラベル分布学習の優れた汎化性の説明

ラベル分布学習が分類においてより良い一般化性能を持つ理由を理解する 背景紹介 人工知能と機械学習の分野では、分類問題は研究者たちの主要なテーマの一つであり、多ラベル学習(Multi-label Learning, MLL)や単一ラベル学習(Single-label Learning, SLL)の進展に伴い、ラベル間の複雑な関係を効果的に処理することが重要な課題となっています。しかし、従来の単一ラベル学習モデルは最も関連するラベルのみに注目し、ラベル間の曖昧性や相関情報を無視する傾向があります。このような制約により、現実世界の多くの複雑な課題を解析し解決する際に障害が生じています。 この問題を解決するためにラベル分布学習(Label Distribution Learning, LDL)が提案...

動物の体の輪郭のカテゴリ表現の神経基盤

体の輪郭   分類   抑圧   抑制   EEG   MEG  

神経メカニズム|動物の体のシルエット分類の神経基盤 この論文はYue PuとShihui Hanによって書かれ、2024年の「neurosci. bull.」に掲載されました。人間が神経プロセスを通じて動物の体のシルエットを迅速に分類し認識する方法を探っています。この研究は、顔の情報がない状況で、人間がどのように体のシルエットを使って異なる種の個体を識別し分類するかを明らかにすることを目的としています。研究は主に、異なる動物(チンパンジー、犬、鳥など)のシルエットに対するマルチモーダルな神経イメージングに焦点を当て、関連する神経メカニズムを理解しようとしています。 研究背景 人間は日常生活において、人間と非人間の動物に対して著しく異なる反応を示します。例えば、顔の情報がない状況でも、体のシル...

アンカーオブジェクトは現実感を駆動し、診断オブジェクトはGAN生成シーンの分類を駆動する

アンカーオブジェクトは現実感を駆動し、診断オブジェクトはGAN生成シーンの分類を駆動する

背景紹介 人間の視覚システムにおいて、自然環境の理解とナビゲーションは複雑さと効率性の両面で非常に優れています。このプロセスでは、入力された感覚情報を、エッジ、物体の部分、物体自体などの低レベルから高レベルまでの視覚特徴に変換し、さらに実世界のシーンにおける物体の共起の統計的特徴を反映する必要があります。その中で、「アンカーオブジェクト」(anchor objects)と「診断オブジェクト」(diagnostic objects)という2つの重要な物体属性の概念が導入されました。アンカーオブジェクトは、高頻度で共起し、その位置と同一性を予測できる物体を指し、診断オブジェクトは、シーンの大きな文脈(つまりシーンカテゴリ)を予測できる物体を指します。 ゲーテ大学フランクフルトの心理学部のAyli...

生のEEGを用いたリアルタイム視覚学習者識別のためのディープラーニングベースの評価モデル

在今日の教育環境において、学生の学習スタイルを理解することは、彼らの学習効率を向上させるために極めて重要です。特に視覚学習スタイル(visual learning style)の識別は、教師と学生が教育と学習の過程でより効果的な戦略を取るのに役立ちます。現在、視覚学習スタイルを自動的に識別する主な方法は、脳波(Electroencephalogram, EEG)と機械学習技術に依存しています。しかし、これらの技術は通常、アーティファクトの除去および特徴抽出のためにオフライン処理が必要であり、そのためリアルタイムでの適用が制限されています。 この研究は、Soyiba Jawed、Ibrahima Faye、およびAamir Saeed Malikが《IEEE Transactions on N...

変性後弯における矢状面不均衡のパターンと術後機械的合併症への影響

変性後弯における矢状面不均衡のパターンと術後機械的合併症への影響

腰椎または胸腰椎変性後弯側弯変形におけるSagittal Imbalanceパターンとその術後合併症への影響 研究背景 変性後弯症(Degenerative Kyphosis, DK)は高齢者の脊柱変形の最も一般的な種類です。Sagittal Imbalanceは、DKの典型的な画像学的特徴であり、生活の質の深刻な低下と関連しています。矯正手術は理想的な脊柱カーブを回復することを目的としていますが、不適切な矯正は機械的合併症(Mechanical Complications, MC)を引き起こす可能性があります。個人差により変形パターンが異なるため、さまざまな変形タイプと近位または遠位セグメントの破綻、ロッド破損などのMCとの関連は不明確です。本研究では、腰椎または胸腰椎DK患者のSagit...