複数特徴のゲノムワイド関連解析のための適応的ロバスト手法 要約： 過去10年間のゲノムワイド関連解析(GWAS)により、ヒトの形質や疾患に関連する数千の遺伝的変異が同定されてきました。しかし、多くの形質の遺伝率はまだ完全に説明されていません。従来の単一形質分析手法は保守的すぎるため、複数形質手法は複数の形質の関連性の証拠を統合することで統計的検出力を向上させます。GWAS要約統計は通常公開されているため、要約統計のみを使用する手法がより広く適用可能です。既存の複数形質分析手法における一貫性のない性能、計算効率の低さ、多数の形質を考慮する際の数値的問題に対処するため、我々は要約統計を用いた複数形質分析のための適応的Fisher法(MTAFS)を提案しました。これは計算効率が高く、統計的検出力が...

ベイズテンソルモデルに基づくアルツハイマー病の画像分類 はじめに 神経画像学研究は現代の神経科学の重要な部分であり、我々の脳構造と機能への理解を大いに豊かにしました。これらの非侵襲的なビジュアライゼーション技術を通じて、研究者は特定の神経および精神疾患のリスクをより正確に予測し、早期段階での介入と治療を行うことができるため、患者の健康と生活の質を改善することができます。特にアルツハイマー病（Alzheimer’s Disease、以下AD）の研究において、神経画像学は貴重な病理メカニズムの洞察を提供し、病状の進行を追跡し、早期症状を識別し、他の認知症の原因を区別することができます。 しかし、神経画像データの処理には、データの空間依存性、高次元性およびノイズなど複数の重大な課題があり、適切な神...

マスクの有効性と人口被覆率の関係 背景と研究動機 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の大流行期間中、社会的距離の確保、マスクの着用、検査・追跡・隔離戦略などの非薬物的介入手段（NPIs）がウイルス拡散抑制に広く使用された。多くの実証研究はこれらの手段がウイルスの拡散を確実に抑制すると示しているが、これらの手段の具体的な定量効果については学術界で合意には至っていない。有効性の異質性は、地理的、文化的、社会経済的、医療行動など多くの場面要因によって説明できる。 社会行動学の研究によれば、個人のNPIsの遵守は時間とともに著しく変化し、たとえ公式の政策変動がない場合でも、保護行動（例えばマスク着用）の受容度は低下する。特にワクチンの広範な接種とオミクロン変異株の主流化後、多くの国々でマス...

腫瘍成長の数学モデル研究——縦断的MRIを利用したグリオーマの拡散探究 最近、《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》に発表された論文は、グリオーマ（glioma）の数学モデリングと成長規則に関する系統的研究を報告しています。この研究は、Birkan Tunç、David A. Hormuth II、George BirosおよびThomas E. Yankeelovによって行われ、縦断的磁気共鳴画像法（MRI）のデータを通じて、腫瘍成長および質量効果（mass effect）をシミュレートする際の3つの異なる数学モデルの性能を評価しました。 研究背景 膠芽腫（glioblastoma multiforme, GBM）は、最も一般的な原発性脳...

長基線量子センサーネットワークを暗黒物質ホールスコープとして 学術的背景 超軽量暗黒フォトン（dark photons）は、暗黒物質の重要な候補の1つとして、幅広く理論的および実験的な注目を集めている。動的混合機構（kinetic mixing mechanism）に従って、暗黒フォトンが標準モデルのフォトンと結合するとき、それは相互に関連した電磁波を生成し、この波は暗黒フォトンのド・ブロイ波長の範囲内で空間的に関連性を持つべきである。しかし、過去80年間にわたる天体物理学による豊富な暗黒物質の存在証拠にもかかわらず、その直接探査での非重力的な相互作用はまだ達成されていない。この挑戦に対処するため、多くの理論が提唱され、その中には新しい基礎粒子、例えばアクシオン（axions）や暗黒フォトン...

学術ニュース報道 『Neuroimage』2024年の第285巻には、『bridging stories and science: an fnirs-based hyperscanning investigation into child learning in stem』というタイトルの論文が掲載されました。この論文は、マカオ大学教育学院、健康科学学院、および認知と脳科学センターのJuan Zhang氏らによって共同執筆されました。本論文のオンライン版は2023年12月8日に公開されました。研究は主に機能的近赤外分光法（fNIRS）を用いて、異なるSTEM（科学、技術、工学、数学）教育手法（伝統的な教育、ストーリーテリング教育、ストーリーボード教育）が教師と生徒の脳活動の同期化に与える影響...

学術報告：先進最適追跡と神経ネットワーク評価技術の統合による非対称制約ゼロサムゲームの研究 背景と研究課題 現代の制御分野において、ゲーム理論は、少なくとも二人のプレイヤーの相互決定問題を含む、知的意思決定者間の競争と協力を研究する数学モデルである。近年、微分ゲームは制御分野でますます注目を集めている。複雑な外乱システムの最適制御問題に直面する際、通常これをゼロサムゲーム（Zero-Sum Game, ZSG）と見なす。システムの制御問題が異なる制御戦略を含み、外乱がない場合、非ゼロサムゲーム（Non-ZSG）と呼ばれる。しかし、実際のシステムには様々な外乱が存在するため、外乱がシステム性能に与える影響を軽減するために、ZSG問題をさらに考慮することが非常に重要である。 特に連続時間（Con...

論文の背景と研究目的 強化学習（Reinforcement Learning, RL）は近年、人工知能分野で非常に活発かつ変革的な分野となっており、その目的はエージェントと環境との相互作用を通じて累積報酬を最大化する能力を実現することです。しかし、実際にRLを応用する際にはベルマン誤差（Bellman Error）の最適化という課題が直面しています。この誤差は深層Q学習などの関連アルゴリズムで特に重要で、従来の方法は主に平均二乗ベルマン誤差（Mean-Squared Bellman Error, MSELoss）を標準の損失関数として使用しています。ただし、ベルマン誤差が正規分布に従うという仮定は、RL応用における複雑な特性を過度に単純化している可能性があります。したがって、本論文はRL訓練...

在データ取得技術の絶え間ない発展によって、多様な特徴を含む大量の高次元データを取得することが非常に容易になっています。例えば、画像やビジュアルデータなどがそうです。しかし、従来の機械学習方法、特にベクトルや行列に基づく手法は、次元の災害、計算の複雑度の増加、およびモデルの過適合といった課題に直面しています。これらの問題を解決するために、テンソルという多次元配列の表現方法がベクトルや行列よりも柔軟性が高く、高次元データをうまく処理できるため、テンソルに基づく機械学習手法が学術研究の焦点となっています。 サポートテンソルマシン (Support Tensor Machine, STM) は効果的なテンソル分類手法であり、サポートベクトルマシン (Support Vector Machine, S...

結合されたニューラルネットワークにおける断続的ランダム摂動下での高速同期制御および暗号化・復号化の応用 一、背景および研究動機 近年、ニューラルネットワークはデータ分類、画像認識、組合せ最適化問題など様々な分野で広く応用されています。ニューラルネットワークの構造と性能に関して、決定論的ニューラルネットワークとランダム性ニューラルネットワークに分けることができます。多くの研究は、ノイズ摂動を加えたランダムニューラルネットワークが決定論的ニューラルネットワークよりも優れた動的特性を示すことを明らかにしています。これは、ランダム摂動を持つネットワークを構築することにより、実際のニューラルネットワークのモデルをよりリアルに模擬することができるためです。しかし、現在の多くのニューラルネットワークの研究...