学術的背景 コンピュータビジョン分野において、雨筋（rain streaks）は特に屋外監視、自動運転、インテリジェント交通システムにおいて一般的な干渉要因です。雨筋は画像品質を著しく低下させ、視覚システムの識別および分析能力に影響を与えます。従来の雨筋除去手法は通常、単一の画像に依存して処理を行いますが、雨筋の複雑さと多様性のため、遠距離の雨筋や複雑なシーンを処理する際に効果が限られています。近年、深層学習技術、特に生成敵対ネットワーク（Generative Adversarial Networks, GANs）は画像処理分野で大きな可能性を示しています。しかし、既存のGANベースの雨筋除去手法は、異なる方向、形状、透明度の雨筋を処理する際に課題が残っています。そのため、本研究は、雨筋をよ...

ブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、新たなコミュニケーションと制御技術として近年注目を集めている。脳波（EEG）に基づくBCIの中でも、運動イメージ（Motor Imagery, MI）は重要な分野であり、ユーザーの運動意図をデコードすることで、臨床リハビリテーション、スマート車椅子の制御、およびカーソル制御などの分野に応用されている。しかしながら、EEG信号の低い信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、非定常性、低い空間分解能および高い時間分解能などの複雑な特性のため、運動意図の正確なデコードには依然として挑戦が残っている。現在のMI基BCIデコードには主に伝統的な機械学習と深層学習の手法が...