知識蒸留に基づく軽量化畳み込みニューラルネットワークによる非侵襲的な膠芽腫の分類

非侵入性胶質腫瘤の等級分類に関する研究概要:知識蒸留に基づく軽量な畳み込みニューラルネットワーク 背景紹介 膠質腫瘍は中枢神経系の主要な腫瘍であり、早期検出が非常に重要です。世界保健機関(WHO)は膠質腫瘍をⅠ級からⅣ級に分類しており、Ⅰ級とⅡ級は低級膠質腫瘍(LGG)、Ⅲ級とⅣ級は高級膠質腫瘍(HGG)です。膠質腫瘍を正確に分類することは生存率の評価にとって非常に重要です。 磁気共鳴画像法(MRI)は医学の分野で膠質腫瘍の診断と治療によく使用される方法です。現在、多くの研究者が機械学習や深層学習の方法で膠質腫瘍を分類しています。例えば、Zacharakiらはサポートベクターマシン(SVM)アルゴリズムをMRI画像に適用して膠質腫瘍を分類することに成功しました。一方、Fatemehらは畳み込...

運動イメージ解読のための多特徴注意畳み込みニューラルネットワーク

脑機インターフェース(Brain-Computer Interface, BCI)は、神経系と外部環境を接続するコミュニケーション手段です。運動イメージ(Motor Imagery, MI)はBCI研究の基礎であり、運動実行前の内的リハーサル(Internal Rehearsal)を指します。非侵襲性技術である脳波(Electroencephalography, EEG)は、そのコスト効率と利便性のため、高い時間分解能で神経活動を記録することができます。被験者が特定の身体部位を移動することをイメージすると、大脳の特定領域でエネルギー変化(ERD/ERS)が発生し、これらの変化はEEGにより記録され運動意図を識別するために使用されます。MIに基づくBCIシステムは大きな進展を遂げており、外骨格...