解剖病理学における組織分析の自動化戦略：基準マーカーの統合と多表面組織比較 背景 解剖病理学ラボでは、多くのプロセスがまだ手動で行われています。特にパラフィン包埋組織ブロック（Paraffin-Embedded Tissue Blocks, PETBs）の作成と処理において、手動操作は作業のばらつきやサンプルの誤識別、紛失のリスクを引き起こし、診断の精度と効率に影響を与える可能性があります。この問題に対処するため、自動化技術が導入され、ラボの効率向上、人的エラーの削減、サンプル処理の一貫性が求められています。 しかし、既存の自動化ソリューションは、組織サンプルの追跡や特定領域の識別において多くの課題に直面しています。例えば、処理中にパラフィン包埋組織ブロック内の特定領域をさらに研究する必要が...

深度睡眠ネットワーク：シングルチャネルEEGに基づく自動睡眠ステージスコアリングモデル 背景紹介 睡眠は人体の健康に重要な影響を持ち、人々の睡眠の質を監視することは医学研究および実践において極めて重要です。通常、睡眠専門家は複数の生理信号（脳波図 (EEG)、眼電図 (EOG)、筋電図 (EMG)、心電図 (ECG) など）を分析することで睡眠ステージをスコアリングします。これらの信号は多導睡眠ポリグラフ (Polysomnogram, PSG) と呼ばれ、分類後に個人の睡眠状態を特定するために使用されます。しかし、この手動方法は時間がかかり、労力が必要であり、専門家が複数の夜に渡って複数のセンサーを記録し分析する必要があります。 複数の信号（EEG、EOG、EMG など）やシングルチャネル...