PSMA PET/CT に基づく多モーダル深層学習モデルによる前立腺癌患者のリンパ節転移予測の詳細解析 背景紹介 前立腺癌（Prostate Cancer, PCA）は男性における最も一般的な悪性腫瘍の一つであり、癌関連死の主要な原因となっています。臨床的に局所的な前立腺癌患者において、拡大骨盤リンパ節郭清（Extended Pelvic Lymph Node Dissection, EPLND）はリンパ節病期分類の最も正確な方法と見なされています。しかし、この手術は広範囲にわたる操作が必要であり、術中および術後の合併症のリスクを高めるだけでなく、手術時間の延長や医療費の増加を招く可能性があります。EPLND がリンパ節転移（Lymph Node Invasion, LNI）の評価において効...

タンパク質配列空間の極端圧縮と再構築：EvoAIによる革新的な研究 背景紹介 タンパク質の設計と最適化は、バイオテクノロジー、医学、合成生物学分野における主要な課題の一つです。タンパク質の機能は、その配列および構造によって決定されますが、この機能性配列空間（sequence space）は非常に複雑で高次元であり、大量の可能性を含んでいます。この領域の探求における重要な課題は、このほぼ無限といえる配列空間をどのように効果的に解析し、圧縮し、機能に密接に関連する特徴を識別するかという点にあります。従来のアプローチには、直接進化（directed evolution）、深度変異スキャン（deep mutational scanning, DMS）、部位飽和変異（site-saturation m...

単粒子冷凍電子顕微鏡における優先配向問題の克服：深層学習による革新的解決法 背景紹介 近年、単粒子冷凍電子顕微鏡（Single-Particle Cryo-EM）技術は、生体高分子を天然状態に近い条件下で原子分解能で解析できることから、構造生物学のコア技術として確立されました。しかし、実際の応用では、「優先配向」（Preferred Orientation）という技術的な壁に直面することが多いです。この問題の主な原因は、生体分子が冷凍電子顕微鏡のグリッド上で均等に分布せず、特定の方向のデータ収集が不十分になることです。この配向偏差は通常、試料調製プロセス中に分子が空気-水界面（Air-Water Interface, AWI）またはサポート膜-水界面との相互作用によって引き起こされます。 優...

多スケールフットプリントが細胞分化と老化におけるシス調節要素の役割を明らかにする 背景紹介 遺伝子発現の調節は、細胞の運命と疾患発生の鍵となるメカニズムの一つであり、シス調節要素（cis-regulatory elements, CREs）がこの過程で重要な役割を果たしています。CREsは、転写因子やヌクレオソームなどの多様なエフェクタータンパク質と結合することで、遺伝子発現を動的に調節します。しかし、既存の研究方法では、特に単細胞レベルでこれらのエフェクタータンパク質のゲノム全体での結合動態を測定する際に限界があり、CREsの構造がその機能とどのように関連しているかを完全に理解することが困難でした。特に、細胞分化と老化の過程におけるCREsの役割については不明な点が多く残されています。 こ...

深層学習を用いた小児低悪性度神経膠腫の術後再発予測 背景紹介 小児低悪性度神経膠腫（Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs）は、小児において最も一般的な脳腫瘍の一つであり、すべての小児中枢神経系腫瘍の30％から50％を占めています。PLGGsの予後は比較的良好ですが、術後再発リスクは従来の臨床的、画像学的、および遺伝子学的要因では正確に予測することが困難です。術後再発の異質性により、特に補助療法や画像モニタリングに関する術後管理の意思決定が複雑になっています。そのため、術後再発リスクを正確に予測するツールを開発することは、患者管理の最適化と予後の改善にとって非常に重要です。 近年、深層学習（Deep Learning, DL）は、特に腫瘍のセグメンテーションや予...

学術的背景と問題提起 近年、深層ニューラルネットワークは、画像認識、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのコンピュータビジョン分野で顕著な進展を遂げています。しかし、長尾分布（long-tailed distribution）データに直面した場合、最も先進的な深層モデルでさえも性能が低下します。長尾分布とは、データセット内の少数クラス（tail classes）のサンプル数が多数クラス（head classes）のサンプル数に比べてはるかに少ない状況を指します。このデータ不均衡問題は、パイプライン故障検出や顔認識などの多くの実用的なアプリケーションで普遍的に見られます。 長尾画像認識の主な課題は、データ不均衡問題を効果的に処理し、特に少数クラスの汎化性能を向上させることです。一般的...

半監督医療画像セグメンテーションにおけるPICKモデルの応用 学術的背景 医療画像セグメンテーションは、臨床実践において重要な意義を持ち、医師に臓器や腫瘍の体積、位置、形状などの重要な情報を提供します。近年、深層学習に基づくモデルは医療画像セグメンテーションタスクで優れた性能を示していますが、これらのモデルは通常、大量の注釈付きデータを必要とします。しかし、医療画像の注釈は専門の臨床医師が必要であり、これらの注釈データを取得するには時間とコストがかかります。そのため、限られた注釈データでモデルの性能を向上させる方法が重要な研究課題となっています。 半教師あり学習（Semi-Supervised Learning, SSL）は、限られた注釈データと大量の未注釈データを同時に活用することで、この...

学術的背景と問題提起 水中画像は、海洋探査、水中ロボット、海洋生物識別などの分野で重要な応用価値を持っています。しかし、水による光の屈折と吸収の影響で、水中画像は通常、コントラストが低く、色の歪みが生じるため、後続の知覚タスク（例えば、物体検出やセマンティックセグメンテーションなど）の精度に深刻な影響を与えます。既存の水中画像強調方法は主に視覚品質の向上に焦点を当てていますが、強調画像の実際の応用効果を無視しています。そのため、視覚品質の向上と実際の応用のバランスを取ることが、現在の研究における重要な課題となっています。 この問題を解決するために、本論文では、ヒューリスティックな可逆ネットワークに基づく水中知覚強調方法（HUPE）を提案しています。この方法は、水中画像の視覚品質を向上させるだ...

品質敵対学習を用いたコンテンツ忠実度を探求するブラインド画像品質評価 学術的背景 画像品質評価（Image Quality Assessment, IQA）は、コンピュータビジョン分野における基本的な問題であり、画像の視覚的内容の忠実度を評価することを目的としています。IQAは、画像圧縮や復元などの分野で重要な応用価値を持っています。従来のIQA手法は、主にフルリファレンス（Full-Reference, FR-IQA）とノーリファレンス（No-Reference, NR-IQA）の2つに分類されます。FR-IQAは、歪み画像と参照画像との差異を比較することで画像品質を評価しますが、NR-IQAは参照画像なしで歪み画像自体から品質を評価します。NR-IQAは参照画像を必要としないため、画像内...

概要 長期人物再識別（LT-ReID）における服装の変化に対応するため、従来の手法から離れる必要があります。従来のLT-ReID戦略は、主に生体認証ベースとデータ適応ベースの2つに分かれていますが、それぞれに欠点があります。前者は高品質な生体データが不足する環境では機能せず、後者は服装の変化が最小または微妙な場合に効果を失います。これらの課題を克服するため、我々は服装状態認識特徴正則化ネットワーク（CSFRNet）を提案します。この新しいアプローチは、服装状態認識を特徴学習プロセスにシームレスに統合し、服装が完全に変化する場合、部分的に変化する場合、または全く変化しない場合においても、明示的な服装ラベルを必要とせずにLT-ReIDシステムの適応性と精度を大幅に向上させます。我々のCSFRNe...