グラフに基づいたサンプリングなしの知識グラフ強化推薦 近年、知識グラフ（Knowledge Graph, KG）を強化した推薦システムは、コールドスタート問題や推薦システムの可解釈性を解決するために、多くの研究者の関心を集めています。既存の推薦システムは、購入履歴などの暗黙のフィードバックに焦点を当てることが多く、負のフィードバックが不足しています。大部分のシステムは暗黙のフィードバックデータを処理するために負のサンプリング戦略を採用していますが、これでは潜在的な正のユーザー-アイテムの相互作用が見過ごされる可能性があります。他の研究ではサンプリングなし戦略を採用し、観察されていない全ての相互作用を負のサンプルと見なして、各負のサンプルに正のサンプルの確率を示す重みを割り当てています。しかし...
拡散モデルベースの深層学習アルゴリズムを用いた超解像度イメージングと体積電子顕微鏡の強化 背景紹介 電子顕微鏡(Electron Microscopy、略してEM)は高解像度のイメージングツールとして、細胞生物学の重大な突破口を開いた。従来のEM技術は主に2次元のイメージングに使用されていたが、ナノスケールの複雑な細胞構造を明らかにしてきた一方で、3次元(3D)構造の研究には一定の限界があった。より高度な技術である体積電子顕微鏡(Volume Electron Microscopy、略してVEM)は、連続切片と断層走査技術(透過電子顕微鏡TEMやスキャニング電子顕微鏡SEMなど)を用いて、細胞や組織の3Dイメージングを実現し、細胞、組織、さらには小型のモデル生物のナノスケールの3D構造を抽出...
注意力ガイダンスによるグラフ構造学習ネットワークをEEGベースの聴覚注意検出に応用 学術的背景 “カクテルパーティー効果”は、複数の話者がいる環境で、人間の脳が選択的に一人の話者に注意を向け、他の人を無視する能力を表しています。しかし、聴覚障害者にとってこの状況は大きな課題となります。補聴器や人工内耳などの現代の聴覚補助機器は雑音除去に効果的ですが、リスナーが注目したいシグナルを区別することはできません。聴覚注意検出(Auditory Attention Detection、AAD)タスクは、この問題を解決する潜在能力を持っており、脳から直接注意に関連する情報を抽出します。神経科学研究によると、非侵襲的な神経記録技術である脳波(Electroencephalography、EEG)には、聴覚...
視覚運動タスクにおける機能的脳ネットワークの再編成変化 研究背景 運動の実行は、空間的に近接および離れた脳領域の協調的な活性化に依存する複雑な認知機能である。視覚運動統合タスクでは、運動の実行を計画するために視覚入力を処理および解釈し、環境と相互作用するために人間の動作を調整する必要がある。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)に基づく研究は、前頭葉と頭頂葉の領域が視覚運動統合過程で重要な役割を果たすことを示している。さらに、運動感覚皮質も関与している。しかし、既存の研究は主にfMRI技術を用いてこれらのプロセスを探索しており、脳波(EEG)信号に関する研究はそれほど多くない。 多くの研究において、機能的連接性解析を通じて異なる脳領域間の統計的依存関係が明確にされ、異なる条件下でどのように相互作用...
背景紹介 事象関連電位(Event-Related Potentials, ERPs)の研究は、様々な心理プロセスを説明する際に独自の利点を持つなど、脳のメカニズムに関する重要な情報を提供しています。これらの研究では、通常、被験者に特定のタスクを実行させながら、多チャンネル脳波(EEG)を記録し、刺激の種類と被験者の反応に基づいて試行を分類し、各カテゴリの試行の平均値を計算してERPsを算出しています。頭皮表面で記録されたERPsは時間分解能が高いものの、体積伝導効果のため、空間分解能は低くなります。 体積伝導問題を解決する1つの方法は、ブラインドソース分離(Blind Source Separation, BSS)手法を使うことです。BSSを個々の試行データに適用する場合、主な目標は個人の...
神経電極の慢性的な埋め込み過程におけるマウス神経機能接続の層依存的影響 はじめに この研究では、慢性的な埋め込み型微細電極がC57BL6野生型マウス脳内の神経機能接続に与える長期的影響を探る。埋め込まれた電極は神経信号の記録と電気刺激を行うことができ、脳-コンピュータインターフェイス（Brain-Computer Interface、以下BCI）システムに広く応用されている。例えば、運動制御や感覚知覚の回復などである。しかし、時間が経つにつれ、埋め込まれた電極による信号は徐々に劣化していく。この劣化は「異物反応」（Foreign-Body Response、以下FBR）によるものであると考えられている。しかし、FBRが具体的にどのように埋め込み周辺領域の神経回路機能とその安定性に影響を与える...
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...
前運動段階の脳波図がブレイン・コンピュータ・インターフェースの運動意図識別を支援する 背景と研究目的 ブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、神経信号を直接翻訳して人間の意図をデバイスに伝える技術で、幅広い応用の可能性があります[1]。BCIは日常生活、娯楽、通信、リハビリテーション、教育などの多くの分野で変革をもたらす可能性があります。しかし、現段階では、運動意図に基づくBCIにはいくつかの課題があり、特に前運動段階の脳波図（EEG）の特徴が明確でなく、注意力の影響を受けやすいため、運動BCIの性能向上が制約されています。 このような背景から、河北工業大学健康科学と生物医学工学学院、信頼性と知能化電気装置国家重点実験室、天津...
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...
パーキンソン病(Parkinson’s Disease、PD)の患者は一般的に歩行障害を経験し、これは彼らの生活の質に深刻な影響を与えます。以前の研究では、基底核のβ帯域(15-30Hz)の振動活動が歩行障害に関連している可能性がありますが、歩行プロセス中のこれらの振動活動の正確な動的情報はまだ明らかになっていません。さらに、既存の研究では、音声キューがPD患者の歩行運動学を改善することが分かっています。この音声キューの神経生理学的メカニズムをより良く理解すれば、適応型深部脳刺激(ADBS)技術を使って歩行障害を治療できる可能性があります。そこで、本研究では、歩行プロセス中の視床下核(subthalamic nucleus、STN)の振動活動の動的特性を描写し、音声キューが歩行を調節する神経...