GCTNet：EEG信号に基づいて重度抑うつ症を検出するグラフ畳み込みTransformerネットワーク 研究背景 重度抑うつ症（Major Depressive Disorder, MDD）は、一般的な精神障害であり、顕著かつ持続的な低気分を特徴とし、全世界で約3億5千万人に影響を与えています。MDDは自殺の主な原因の一つであり、毎年約80万人がこれにより命を落としています。現在のMDDの診断は主に患者の自己報告と臨床医の専門的判断に依存しています。しかし、診断過程の主観性は、異なる医師間での一致性の低さを引き起こし、正確でない診断をもたらす可能性があります。研究によれば、MDDと診断された一般医師の正確率はわずか47.3%に過ぎません。したがって、客観的かつ信頼できる生理指標を探索し、効...

ネガティブ決定論的情報に基づく多重インスタンス学習の弱監督物体検出とセグメンテーションへの応用 背景紹介 過去10年間において、コンピュータビジョン分野は特に物体検出（Object Detection）とセマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）で顕著な進歩を遂げてきました。しかし、大部分のアルゴリズムとモデルは正確なアノテーションデータに大きく依存しており、実際の応用において大量の人力と時間を消費します。弱監督学習（Weakly Supervised Learning, WSL）は、粗粒度のアノテーションデータ（例：画像レベルのアノテーション）のみを必要とすることでこの問題を解決します。この背景から、弱監督物体検出（Weakly Supervised O...

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...