世界的高齢化問題が深刻化する中、神経変性疾患（例：アルツハイマー病、Alzheimer’s Disease, AD）の発症率は年々増加しています。脳老化（Brain Aging, BA）は神経変性疾患の重要なリスク要因の一つですが、生理学的年齢（Chronological Age, CA）とは完全には一致しません。従来の脳老化評価法は主にDNAメチル化時計に依存していましたが、この方法では血液中の細胞と脳細胞を分離する血液脳関門（Blood-Brain Barrier）の存在により、脳組織の老化状況を直接反映することはできません。したがって、非侵襲的な手段で脳老化速度（Pace of Brain Aging, P）を正確に評価する方法の確立が重要な研究課題となっています。 本研究は、深層学習...

仮想現実における存在感：神経生理学的マーカーの探求と検証 背景紹介 近年、仮想現実（Virtual Reality, VR）技術は医学、トレーニング、リハビリテーションなどの分野で広く応用されています。VRの中核となるのはユーザーの「存在感」（Sense of Presence）であり、これはユーザーが仮想環境に「実際にいる」と感じる体験です。しかし、現在のところ、存在感の評価は主にITC-SOPI（ITC-Sense of Presence Inventory）やSUS（Slater-Usoh-Steed）アンケートなどの主観的な質問紙に依存しています。これらの方法には主観的なバイアスがあり、ユーザーの無意識の反応を捉えることが難しいという欠点があります。そのため、神経生理学的信号に基づい...

スペクトル拡散後続サンプリングに基づく多材料分解に関する研究 背景紹介 医用画像分野では、CT（コンピュータ断層撮影）技術が疾患診断や治療計画に広く利用されています。近年、スペクトルCT（spectral CT）はエネルギー依存の減衰情報を提供できることから注目を集めています。スペクトルCTは複数のエネルギーチャネルの投影データを使用して、異なる材料の密度分布を再構成します。このプロセスは材料分解（material decomposition）と呼ばれます。しかし、材料分解は高度に非線形な逆問題であり、従来の分解方法である解析的分解（analytical decomposition）や反復モデル分解（iterative/model-based decomposition）には計算効率の低さ、...

多解像度信号ウェーブレットネットワークの音声感情認識への応用：SigWavNet 学術的背景 音声感情認識（Speech Emotion Recognition, SER）は、人間とコンピュータの相互作用や心理学的評価において重要な役割を果たしています。音声信号を分析することで話者の感情状態を識別し、緊急コールセンターやヘルスケア、仮想AIアシスタントなどの分野で幅広く応用されています。しかし、この分野での顕著な進展にもかかわらず、システムの複雑さ、特徴の識別力不足、およびノイズの干渉といった問題が依然として残っています。これらの課題に対処するため、ケベック大学、コンコルディア大学、およびモントリオールのケベック大学の研究チームは、意味のある特徴を直接音声波形信号から抽出し、多解像度分析を通...

人工知能対話システムにおける共情反応生成に関する研究 学術的背景 人工知能技術の急速な発展に伴い、オープンドメイン対話システム（open-domain dialogue systems）は徐々に研究の焦点となっています。このようなシステムは、ユーザーと自然で流暢な対話を提供し、適切な応答を返すことを目指しています。しかし、現在の対話システムは言語の流暢性や連貫性において顕著な進歩を遂げている一方で、共情（empathy）能力の不足が依然として課題となっています。共情とは、他者の経験や感情を理解する能力であり、感情共情（affective empathy）と認知共情（cognitive empathy）の両面を含みます。感情共情はユーザーの感情に対する反応に関わり、認知共情はユーザーの状況を理...

不確実な欠落モダリティを持つマルチモーダル感情分析におけるテキストガイド付き再構成ネットワークの適用 学術的背景 マルチモーダル感情分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）は、テキスト、視覚、音響信号に含まれる感情表現を統合することを目指す研究分野です。ユーザー生成のオンラインコンテンツが豊富になるにつれて、MSAは感情理解と人間-コンピュータインタラクションの向上において大きな可能性を示しています。しかし、現在のMSA手法には主に2つの問題があります：1）アラインされていないマルチモーダルデータにおけるテキストの主要な役割が十分に活用されていないこと、2）不確定な欠落モダリティにおけるモダリティの探索が不足していることです。これらの問題により、特に実際の...

視覚的道路シーンに基づくドライバーのストレス推定に関する研究 学術的背景 ドライバーのストレスは、交通事故、負傷、死亡の重要な要因です。研究によると、94%の交通事故はドライバーに関連しており、その中でも注意力散漫、内外の気晴らし、速度制御の不適切さなどがすべてドライバーのストレスと密接に関連しています。したがって、ドライバーのストレス状態を特定し管理することは、運転体験と安全性を向上させるために非常に重要です。しかし、既存のドライバーストレス認識手法は主に生理データ（心拍数、皮膚電気活動など）や車両操作データ（ハンドルやペダルの操作）に依存しており、これらの方法は通常ウェアラブルデバイスが必要であったり、運転環境全体を考慮する能力が不足しています。これに対して、視覚的道路シーンの分析は、非...

アルゴリズムの透明性がユーザーエクスペリエンスと生理的反応に与える影響 学術的背景 感情計算（Affective Computing）技術の急速な発展に伴い、感情認識型タスク適応システム（Affect-aware Task Adaptation）が研究の注目を集めています。この種のシステムは、ユーザーの心理状態を多様な測定手段（例えば、生理信号や顔の表情など）で識別し、それに基づいてコンピュータタスクを調整することで、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。たとえば、システムはユーザーの感情に基づいてゲームの難易度を動的に調整したり、認知負荷に応じてタスクの複雑さを変更したりできます。これまでの研究では、心理状態の認識とタスク適応の精度を向上させることでユーザー体験が大幅に改善されることが示...

学術的背景 人間の社会的相互作用において、視線（gaze）は情報伝達において重要な手段の一つです。研究によると、人間の視線は他者の注意や認知、さらには好みに影響を与えることが示されています。例えば、ある人が特定の物体を見つめているとき、観察者はその物体が見つめている人にとって魅力的であると解釈し、それが観察者自身の好み形成に影響を与えることがあります。しかし、ロボット技術の急速な発展に伴い、ロボットも人間に似た視線行動を徐々に備えるようになってきました。では、ロボットの視線は人間の視線と同じように他者の好みに影響を与えるのでしょうか？この問題は、人間がロボットの行動をどのように認識するかだけでなく、今後のヒューマン・ロボットインタラクション（human-robot interaction, ...

時間-周波数脳波に基づくうつ病検出の新しい方法：TFAGL 学術的背景 うつ病（Major Depressive Disorder, MDD）は、世界的に一般的な精神疾患であり、主な症状には気分の低下、罪悪感、自己評価の低さが含まれ、それに加えて興味の喪失、生活への情熱の減退、睡眠や食欲の乱れなどが伴います。世界保健機関（WHO）の統計によると、全世界で2億4600万人以上がうつ病の影響を受けており、そのうち約30〜35%の重症うつ病患者が毎年自殺を試み、約2〜15%が自殺に至っています。このため、うつ病は2024年までに障害につながる疾患の主要な原因になると予測されています。 現在、うつ病の臨床診断は主に医師と患者の対話およびアンケート調査に基づいていますが、診断結果は患者の主観的な意識や...