GCTNet：EEG信号に基づいて重度抑うつ症を検出するグラフ畳み込みTransformerネットワーク 研究背景 重度抑うつ症（Major Depressive Disorder, MDD）は、一般的な精神障害であり、顕著かつ持続的な低気分を特徴とし、全世界で約3億5千万人に影響を与えています。MDDは自殺の主な原因の一つであり、毎年約80万人がこれにより命を落としています。現在のMDDの診断は主に患者の自己報告と臨床医の専門的判断に依存しています。しかし、診断過程の主観性は、異なる医師間での一致性の低さを引き起こし、正確でない診断をもたらす可能性があります。研究によれば、MDDと診断された一般医師の正確率はわずか47.3%に過ぎません。したがって、客観的かつ信頼できる生理指標を探索し、効...
表面筋電図信号のトポロジー構造：リーマン多様体を利用した手のジェスチャーのデコード 本論文はHarshavardhana T. Gowda（カリフォルニア大学デービス校 電子・計算機工学科）とLee M. Miller（カリフォルニア大学デービス校 心理・脳科学センター、神経生理学・行動学科、耳鼻咽喉科－頭頸部外科）によって共同執筆されました。この論文は《Journal of Neural Engineering》に掲載されました。 研究背景 表面筋電図（sEMG）信号は、皮膚の表面にセンサーを設置して運動単位（MU）の活性化からの電気信号を非侵襲的に記録するものです。これらの信号は上肢のジェスチャーのデコードに応用されており、特に切断者のリハビリ、人工肢の強化、コンピュータジェスチャー制御...
高周波定常誘発視覚野を基盤とした視覚BCIインターフェイス 背景紹介 脳-コンピュータ・インターフェイス（Brain-Computer Interface；BCI）技術は、特定の脳活動信号をデコードすることで、ユーザーが機械を制御することを可能にします。侵襲性BCIは高品質な脳信号を捕捉する点で優れていますが、その応用は主に臨床環境に制限されています。一方、脳波（Electroencephalography; EEG）などの非侵襲的手法は、BCIの広範な応用により実現可能な手段を提供します。しかし、脳脊髄液や頭蓋骨の影響でEEG信号は伝播中に非常に微弱になり、頭蓋骨の多様性や異方性導電性がEEG信号の位置を特定するのを困難にします。 磁源イメージング（Magnetoencephalograp...
インダクタンスリン光感知の閾値とメカニズム 背景紹介 電磁場（Magnetic Field、以下MF）が人間の身体に及ぼす影響は、常に科学研究のホットトピックです。極低周波磁場（Extremely Low-Frequency Magnetic Field、以下ELF-MF）は日常生活に広く存在し、その主な発生源は電力線（50/60 Hz）や家庭電化製品です。これらの磁場は体内で電場と電流を誘起し、脳機能を調整する可能性があります。特定の現象——電磁リン光（Magnetophosphene）は、磁場によって誘発される瞬間的な視覚感知であり、国際的な電磁場暴露ガイドラインの一つの基礎となっています。 電磁リン光現象は1896年にフランスの医師Jacques-Arsène d’Arsonvalによ...
神経形態ハードウェアにおける脳に倣った計算原理を用いた学習逆運動学 背景と研究動機 現代のロボティクスの分野では、自律的な人工エージェントの低遅延神経形態処理システムを実現することに大きな可能性がある。しかし現在のハードウェアは変動性と低精度があり、そのためその安定性と信頼性を確保することが厳しい課題となっている。これらの課題に対処するため、研究者たちは脳にインスパイアされた計算原理（computational primitives）を利用しています。例えば、三重スパイクタイミング依存プラスティシティ（triplet spike-timing dependent plasticity）、基底核に基づく脱抑制メカニズムおよび協力競技ネットワークなどを運動制御に応用しています。 本研究では、混合...
小規模磁振動定位新方法の詳細およびそのロボット技術への応用 研究背景と動機 微小ロボットは特に低侵襲手術、ターゲット薬物送達、および体内センサーリングなど、医学分野において大きな可能性を示しています。最近では、無線駆動によるナノからミリメートルスケールのロボットを生物環境内で駆動・操作することに大きな進展がありました。しかし、これらの微小ロボットのリアルタイム位置特定、特に深層生体組織内での位置特定は依然として解決されるべき課題です。従来の医療画像技術（MRI、CT、PET）は空間分解能に優れていますが、更新頻度が低いか放射線の問題があるため、移動ロボットの継続的追跡には適していません。また、既存の静的な磁気定位方法は、一部の場面では五自由度（DOF）までの定位が可能ですが、磁気軸の回転対称...
半導体-圧電異質構造における巨大な電子媒介フォノン非線形性 現代科学技術において、情報処理の効率と確定性はその応用潜在能力を左右する重要な要素です。光学周波数上の非線形光子相互作用は、クラシックおよび量子情報処理において大きなブレークスルーを示してきました。一方、射周波数領域では、非線形フォノン相互作用も同様に革命的な変化をもたらす可能性があります。本論文では、異質集積高移動度半導体材料を通じて、確定的な非線形フォノン相互作用を効果的に強化する方法を示しています。 研究背景 この研究が行われた理由は、現在の非線形フォノン相互作用の材料が非常に限られており、材料自体のフォノン非線形性による高効率な周波数変換が実現できないためです。いくつかの材料（例えばニオブ酸リチウム）は電声効果と非線形圧電効...
クリップによる反強誘電薄膜電動機の電応答強化に関する研究 背景紹介 反強誘電薄膜材料は、微小/ナノメートルサイズの電気機械システムにおける潜在的な応用で広く注目を集めています。このようなシステムは、高い電気機械応答を持つ材料を要求しており、電場を加えることで顕著な電気機械変形を生み出します。しかし、従来の電気機械材料（強誘電材料や弛緩強誘電材料など）は、その厚さがサブミクロンレベルに縮小すると、応答が著しく低下します。これは主に、基板の機械的クリップ効果が材料の分極の回転と格子変形を制限するためです。 この制限を克服するために、研究者たちは非伝統的な方法を提案しました。すなわち、電場によって誘導される反強誘電-強誘電相変化と基板の拘束の結合を利用し、反強誘電薄膜の顕著な電気機械応答を実現しま...
適応型統合分解とクロスモーダル注意融合に基づく電力網故障診断フレームワーク 研究背景 現代の電力システムの規模が拡大し複雑化する中で、電力網の安定運行はますます厳しい挑戦に直面しています。電力網の故障は自然災害、設備故障、局所的な電力網構造の脆弱性など複数の要因によって引き起こされる可能性があります。これらの故障は電力利用者の正常な業務に影響を与えるだけでなく、大規模な停電を引き起こし、重大な損失をもたらす可能性があります。米国エネルギー情報管理局のデータによれば、米国では年間平均500件以上の電力網故障が発生し、数百万の利用者に影響を与えています。中国では、電力網故障による年間平均電力損失は百億人民元を超えています。このように、迅速かつ正確に電力網故障の種類を検出し診断することは、電力シス...
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...