確率メモリオートエンコーディングネットワークを用いた監視カメラ映像の異常行動検出研究 学術的背景 インテリジェント監視システムにおいて、異常行動検出は、テロ対策、社会の安定維持、公共の安全確保など、極めて重要な機能です。しかし、異常行動検出には核心的な課題があります。それは、通常の行動データと異常行動データの極端な不均衡です。通常の行動データは大量に入手可能ですが、異常行動データは少なく、予測が困難です。この不均衡により、従来の教師あり学習手法では効果的なモデルの訓練が難しくなっています。そのため、大量の通常行動データを活用して通常行動の分布をモデル化し、それに基づいて異常行動を検出する方法の研究が重要な方向性となっています。 近年、深層学習に基づく手法が異常行動検出において顕著な進展を遂げ...

単細胞遺伝子発現の適応進化が腫瘍サブクローンの非ゲノム的貢献を明らかにする 学術的背景 がんは複雑な疾患であり、その進展は成長優位性を獲得した細胞の適応によって駆動される。従来、がん進化の研究は主に遺伝子変異に焦点を当てており、変異が腫瘍進化の主要な要因であると考えられてきた。しかし、エピジェネティックな変化や遺伝子発現の変化などの非遺伝的要因もがん進化において重要な役割を果たすことが増えている証拠が示されている。遺伝子発現の適応的な変化は細胞機能に直接影響を与える可能性があり、これらの変化を明らかにすることは腫瘍進化における選択圧を理解し、より効果的な治療法の設計に役立つ。しかし、技術的な制限、特にバルクシーケンシングに基づく研究では細胞レベルの発現変化と細胞集団の組成変化を区別することが...