学術的背景 低温電子顕微鏡（Cryo-EM）は、タンパク質などの巨大分子の構造を解析するための重要な実験技術です。しかし、Cryo-EMの有効性は、低コントラストや構造の異質性などの実験条件によって引き起こされるノイズや密度値の欠損によってしばしば制限されます。既存のグローバルおよびローカルな画像シャープニング技術はCryo-EM密度マップの改善に広く使用されていますが、より正確なタンパク質構造を構築するためにその品質を効率的に向上させることには依然として課題があります。この問題を解決するために、研究者はCryoTenという3D UNETR++スタイルのTransformerモデルを開発し、Cryo-EM密度マップの品質を効果的に向上させることを目指しています。 論文の出典 この論文は、Jo...

マイクロパイペット画像キャリブレーション法を用いた体細胞マイクロインジェクション 研究背景 マイクロインジェクション技術は、微細なマイクロパイペットを用いて遺伝物質、薬剤、その他の外部物質を細胞や組織に直接注入する技術です。この技術は、遺伝子組み換え、遺伝子ターゲティング、動物クローニング、ヒト不妊治療、核酸誘導型遺伝子工学などの生物医学研究において重要な役割を果たしています。自動化技術の進化に伴い、従来の手動マイクロインジェクションは自動化操作へと進化しました。しかし、自動マイクロインジェクションシステムにおいて、顕微鏡視野で観察されたマイクロパイペット先端の二次元座標と外部コントローラから得られる三次元位置データを正確にマッピングする方法は、依然として技術的な課題です。既存のキャリブレー...

多フォトトランジスタ‐単メモリスタアレイを基盤とする再構成可能なインセンサー処理：機械学習と生体インスパイア型ニューラルネットワークの融合による新しい視覚計算プラットフォーム 学術背景と問題提起 人工ビジョンシステムは、インテリジェントエッジコンピューティングの重要な構成要素として長年認識されてきましたが、従来のCMOS（相補型金属酸化膜半導体）技術とノイマン型アーキテクチャに基づくシステムは、大きな制約を抱えていました。これらのシステムでは、独立した画像センサー、記憶モジュール、プロセッサ間の物理的分離により、大量のデータ冗長性や信号処理の遅延が生じます。これにより、回路設計の複雑化や消費電力の増加が引き起こされ、リアルタイム処理能力が著しく制限されています。自然環境において、従来型の視覚...

低グレードグリオーマ患者の全生存率予測における有用な特徴の研究 学術的背景 グリオーマは脳内の腫瘍性成長であり、患者の生命を深刻に脅かすことが多い。大多数の場合、グリオーマは最終的に患者の死をもたらす。グリオーマの分析は通常、顕微鏡下で脳組織の病理切片を観察することを伴う。脳組織病理画像には患者の全生存率（OS, Overall Survival）を予測する大きな潜力があるが、脳組織病理の独特性により、これらの画像が唯一の予測因子として使用されることは稀である。病理画像を用いて早期のグリオーマ患者の全生存率を予測することは、治療と生活の質に重要な価値を持つ。この研究では、著者たちは深層学習モデルと簡単な記述データ（年齢やグリオーマの亜型など）を組み合わせて、低グレードグリオーマ（LGG, l...

不良領域を適応的に識別および最適化して正確なステレオマッチングを実現 研究の背景と動機 コンピュータービジョン技術の急速な発展に伴い、ステレオマッチング技術はその高い精度、コスト効率、および非侵入性から、ロボティクス、宇宙、自動運転、産業製造など多くの分野で重要な役割を果たしています。しかし、オクルージョン領域やぼやけた領域を処理する際、ピクセル間の一致制約が信頼できなくなり、対応関係の探索が困難になります。そのため、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーベースの研究が急速に進展しているにもかかわらず、多くの方法が不良領域の処理において性能のボトルネックに直面しています。この課題に対処するため、研究チームはエラー領域特徴最適化メカニズムを導入して文脈特徴を提供し、不良領...