アルツハイマー病診断のための多テンプレートメタ情報正則化ネットワーク：構造的MRIに基づく研究 研究背景 アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）は進行性の神経変性疾患であり、その診断と早期発見は医療分野における重要な課題です。構造的磁気共鳴画像（Structural MRI, sMRI）は、詳細な脳の形態学的パターンや解剖学的特徴を提供できるため、計算機支援によるアルツハイマー病の診断に広く用いられています。以前の研究により、年齢や性別、教育年数などのメタデータをsMRIに組み合わせてAD診断を行う有効性が確認されていますが、現行の方法は主にメタデータとADの関連性や混雑効果に焦点を当てており、性別偏向や正常な老化などの問題に挑戦し、メタデータがAD診断に与える影...

バランス特性の対応と均一性による少数ショット分類問題の解決 背景と動機 少数ショット学習（Few-Shot Learning, FSL）の目標は、少数の新しいカテゴリ（novel classes）サンプルの条件下で、新しいサンプルを正確に認識することです。既存の少数ショット学習方法は、主に特徴表現とその対応するラベルとの情報を最大化することで、基礎カテゴリ（base classes）から転移可能な知識を学習します。しかし、この方法は「監督の崩壊」（supervision collapse）という問題が発生する可能性があり、基礎カテゴリに対して偏りが生じることがあります。本論文では、データの内在構造を保ち、新しいカテゴリに適した一般化モデルを学習することで、これを解決する方法を提案します。本研...