脳脊髄液の頸部リンパ管を通じた排出の数値シミュレーション研究 背景紹介 脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）は、脳と脊髄の周りを流れる透明な液体で、中枢神経系に物理的な保護、栄養供給、および代謝廃棄物の除去を提供します。近年、脳脊髄液の排出は従来のクモ膜顆粒による吸収だけでなく、頭蓋底の篩板を通じて鼻咽頭リンパ管に入り、最終的に頸部リンパ管（Cervical Lymphatic Vessels, CLVs）に到達することが明らかになってきました。この排出経路の異常は、外傷性脳損傷や神経変性疾患など、さまざまな神経疾患と密接に関連しています。しかし、頸部リンパ管の解剖学的構造や物理的特性が完全には解明されていないため、脳脊髄液が頸部リンパ管を通じて排出されるメカニズムに...

脳脊髄液の流動力学と薬物送達への応用研究 背景紹介 脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）は、人間の脊髄腔において重要な役割を果たし、溶解した栄養素や廃棄物を運搬します。その脈動性により、CSFの流れは心臓と呼吸の周期に影響を受けます。近年、中枢神経系（Central Nervous System, CNS）疾患の治療ニーズが高まる中、どのようにして鞘内（Intrathecal, IT）薬物送達を最適化するかが研究の焦点となっています。鞘内注射は、CSFの流体力学特性を利用して治療分子を直接中枢神経系に送達し、治療効果を向上させることができます。 しかし、既存の計算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）モデルの多くは個人または少数...

簡易化されたカーネルベースのコストセンシティブ広域学習システム（SKCSBLS）による不均衡データにおける故障診断の研究レポート 研究背景と重要性 Industry 4.0 の進展により、知的製造はますます産業ビッグデータ分析に依存するようになりました。機器運行データから重要な情報を抽出することで、設備の健康管理の有効性を高め、企業の生産性の安全性と効率を向上させることができます。しかし、実際の産業応用において、不均衡データは知的製造分野における故障診断に大きな課題をもたらします。多くの場合、機器運行データでは正常状態のデータが大半を占め、故障データは少ない傾向があります。このような不均衡なカテゴリ分布により、モデルの予測精度が低下し、少数カテゴリ（故障カテゴリ）の識別が困難になります。 現...

柔性エレクトロニクスにおける液体金属マイクロドロップの迅速な三次元組立と電気的接続の研究 はじめに：研究背景と意義 柔軟な電子技術がソフトロボティクス、ウェアラブルデバイス、柔軟ディスプレイなどの分野で広く応用される中、柔軟で伸縮可能な回路間の層間電気接続を実現する方法が、この分野の重要な課題の一つとなっています。従来の硬質電子デバイスでは、化学やプラズマエッチングなどの成熟した技術により、シリコンウェハ上でミクロンからナノメートルレベルの貫通孔（ビア）が作製されています。しかし、柔軟な電子分野において、この方法には流動性材料の粘度や機械的性能の不整合、また孔埋めプロセスの非効率性や複雑さといった問題があります。特に、柔軟デバイスの機械的動特性により、従来の硬質導体で作製された貫通孔は応力集...

CrドープV₂O₃薄膜の圧電抵抗効果に関する研究とMEMSセンサーへの応用 学術的背景 圧電抵抗式マイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS）センサーは、材料の圧電抵抗効果を利用して、観測対象の物理的特性によって引き起こされる応力変化を抵抗変化に変換するデバイスであり、自動車、航空宇宙、バイオメディカル、研究分野で広く使用されています。現在、ほとんどの圧電抵抗式センサーはドープシリコンを圧電抵抗材料として使用していますが、その圧電抵抗効果は限られており、縦方向のゲージ係数（Gauge Factor, GF）は通常120以下です。センサー性能を向上させるために、研究者たちは新しい圧電抵抗材料の探索を続けており、バナジウム酸化物材料はその独特な圧電抵抗特性から注目を集めています。特に、Crド...

原子層MoS₂ナノ電気機械共振器における密接なモード間の非線形結合の研究 学術的背景 ナノテクノロジーの急速な発展に伴い、ナノ電気機械システム（Nanoelectromechanical Systems, NEMS）はセンサー、信号処理、量子計算などの分野で大きな応用可能性を示しています。特に、二硫化モリブデン（MoS₂）などの二次元（2D）材料は、原子レベルの厚さ、優れた機械的特性、および電気的特性を備えており、NEMSを構築するための理想的な材料となっています。MoS₂などの2D材料は、ナノスケールで多モード共振と非線形ダイナミクスを示し、これらの特性は新しいデバイス物理学を研究するためのユニークなプラットフォームを提供します。 NEMS共振器において、非線形モード結合は重要な研究テーマ...

気泡の熱音響モードと光機械センサーの結合研究 学術的背景 気泡の液体中の音響行動は、物理学と工学の分野で重要な研究テーマです。気泡の振動モードは、自然界の音響現象だけでなく、マイクロ流体やバイオセンシングなどの分野でも広く応用されています。Minnaert呼吸モードは、気泡の音響学で最も有名な振動モードであり、液体中の気泡の基本的な振動行動を記述します。しかし、気泡は一連の高次音響モードもサポートしており、これらのモードの理論的予測は存在するものの、実験的観測は非常に稀です。さらに、光機械センサーは高感度の検出ツールとして、マイクロスケールの音響および振動特性を検出するための新しいプラットフォームを提供します。 本研究は、光機械センサーを使用して気泡の音響モード、特に高次音響モードを探査し、...

深層強化学習を用いた液体レンズ顕微鏡の精密自動焦点技術 学術的背景 顕微鏡イメージングは、科学研究、生物医学研究、および工学アプリケーションにおいて重要な役割を果たしています。しかし、従来の顕微鏡とその自動焦点技術は、システムの小型化と迅速で精密な焦点調整を実現する上で、ハードウェアの制約とソフトウェアの速度の遅さに直面しています。従来の顕微鏡は通常、複数の固定焦点レンズと機械構造を組み合わせており、拡大や焦点調整などのイメージング機能を実現していますが、これにより装置が大きく、焦点調整が遅く、狭い空間での迅速な操作が困難です。液体レンズ（liquid lens）は、機械部品がなく、電気信号を調整することで焦点を合わせることができるため、小型、高速応答、低コストといった利点を持ち、これらの問...

低ノイズ発振読み出し回路を備えた14 μHz/√Hz分解能および32 μHzバイアス不安定性を有するMEMS水晶共振加速度計の研究 学術的背景 マイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS）加速度計は、慣性航法、地震検出、ウェアラブルデバイス、インテリジェントロボットなどの分野で広く使用されています。特に、衛星制御や無人水中ビークルなどのアプリケーションでは、高分解能で低ドリフトの加速度測定が最も重要な性能指標の一つです。MEMS共振加速度計は、入力加速度信号をキャリア周波数に変調し、センシティブ要素の共振周波数を測定値として出力することで、振幅出力型加速度計（例えばMEMS容量型加速度計）よりも低いノイズレベルを実現します。さらに、共振加速度計は高分解能、広い測定範囲、大きなダイナミック...

電熱駆動型Al-SiO₂バイモルフを用いたマイクログリッパーの研究 学術的背景 マイクログリッパー（microgripper）は、マイクロおよびナノスケールでの組立や操作において重要な役割を果たし、マイクロエレクトロニクス、MEMS（マイクロ電気機械システム）、バイオメディカルエンジニアリングなどの分野で広く利用されています。脆弱な材料や微小な物体を安全に操作するためには、マイクログリッパーは高い精度、迅速な応答、使いやすさ、強力な信頼性、低消費電力などの特性を備える必要があります。これまでに、静電駆動、電磁駆動、光駆動など、さまざまな駆動メカニズムを用いたマイクログリッパーが開発されてきましたが、これらの技術にはいくつかの限界があります。例えば、光駆動マイクログリッパーは特定の光源と光学パ...