跨主体脑机接口：基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意解読は私たちの日常生活において極めて重要な役割を果たしており、それを脳波（EEG）に基づいて実現することが広く注目されています。しかし、EEG信号の個体間の顕著な差異により、各個人ごとに汎用モデルを訓練するのは実際には困難です。したがって、本論文では、この課題を解決するためのエンドツーエンドのブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）フレームワークを提案します。特に、時間と空間の1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）およびドメイン・アドバーサリアル・トレーニング（Domain-Adversarial Training）戦略を利用します。 従来の注意解読方法は、通常、線形判別分析（LDA）やサポ...

背景と研究動機 パーキンソン病（Parkinson’s Disease, PD）は神経変性疾患であり、主に患者の運動能力に影響を与え、震え、運動の遅れ、四肢の硬直、歩行バランスの問題を引き起こす。この運動障害は患者の独立した生活能力と生活の質に重大な影響を与える。統計によると、2030年までに、アメリカだけで約120万人がパーキンソン病にかかると予想され、世界的には患者数が1000万人を超える。したがって、患者の運動障害を正確に評価し診断する方法を見つけることは急務となっている。 現存するPDの重症度評価方法は主に臨床医の主観的な観察と経験に依存しており、患者が実験室や診療所で特定の動作を行うことによって評価される。この方法は人為的な主観的要因の影響を受けるばかりでなく、制御された環境での観...

時間歪曲技術に基づくT波ピークトゥエンド変動予測豚心筋梗塞モデルにおける心室細動 背景紹介 論文出典 突発性心臓性死亡（Sudden Cardiac Death, SCD）は世界中の死亡の主な原因であり、その主要な致病メカニズムの一つが心室細動（Ventricular Fibrillation, VF）であり、特に心筋梗塞後の環境下で顕著です。この背景の下、早期のVFリスク予測が特に重要です。心室再分極（Ventricular Repolarization, VR）の変化が心室不整脈の形成に関与することは、実験モデルや臨床研究で確認されています。T波ピークからT波終末間隔（T-peak-to-T-end interval, Tpe）は、VR離散度（VR Dispersion, VRD）の代替...

学術報告：分数スパイキングニューロン回路に基づく生体模倣視覚検出モデルの研究 スマート自動運転や無人飛行機の分野で、迅速かつ効果的に衝突を予測し回避行動をトリガーすることは非常に重要な応用価値を持っています。イナゴの巨大運動探知ニューロン（LGMDs）は衝突が発生する前に効果的に衝突を予測し、回避行動をトリガーします。この能力により、LGMDは衝突回避人工視覚システムの設計に理想的なモデルとなります。従来のCMOSカメラとは異なり、イベントカメラ（DVS）は生物の視覚システムの光受容体を模倣し、LGMDシステムの分野を低レベルでシミュレートし、高時間分解能、高動的範囲、および最小の動きぼけなどの利点を提供します。 背景と意義 今回の研究は、厦門大学のYabin Deng、Haojie Rua...

経腟超音波および圧力測定に基づく妊娠期子宮頸部弾性の定量化手法 背景と動機 早産（37週妊娠期前分娩）は、新生児の病気や死亡の主要な原因です。早産による高リスクのため、多くの早産症状を持つ妊婦が入院治療を受けますが、最終的には半数以上の妊婦が満期で分娩します。現行の子宮頸部軟化予測方法（例えばBishopスコア）は、早産の予測に効果が限られているため、より正確な予測ツールの開発が求められています。 研究課題 現在、子宮頸部弾性イメージングの一般的な方法には、ひずみ弾性イメージングとせん断波弾性イメージングの2種類があります。しかし、ひずみ弾性イメージングは応力情報に欠けており、異なるイメージングセッション間の比較をサポートしません。せん断波弾性イメージングは、子宮頸部組織が高度に不均質な場合...

TGFuse：Transformerと生成対抗ネットワークに基づく赤外線と可視光画像の融合方法 背景紹介 イメージング機器と分析方法の発展に伴い、多環境ビジュアルデータが急速に出現し、多くの実際の応用を持っています。これらの応用の中で、画像融合は多環境データの情報関連を人間の目で理解するのに重要な役割を果たしています。特に赤外線と可視光画像の融合は、軍事、安全、視覚追跡などの分野で重要な応用があります。このため、画像融合任務の重要な一環となっています。自然かつ効果的な画像融合アルゴリズムを設計することができれば、全体的な画像の知覚を向上させ、複雑なシーンの融合要求に適応することができます。しかし、既存の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースの融合方法は、遠距離依存性を直接無視してしま...

CLASH：補完学習とニューラルアーキテクチャ検索に基づく歩容認識フレームワーク 研究背景 歩容認識は、個人の歩行パターンを通じて身元を識別するバイオメトリクス技術である。この技術は、遠距離から個人の協力を必要とせずに行うことができるため、セキュリティチェック、ビデオ検索、身元識別などの分野で広く応用されている。しかし、人影の輪郭に基づく識別方法にはいくつかの問題がある。二値化されたスパースな境界表現は豊富な時空間情報を欠いており、輪郭の大部分のピクセルが歩容パターンに対して敏感ではない。このため、識別のロバスト性を維持しつつ、歩容パターンに対する感度を高めるために、本文ではニューラルアーキテクチャ検索に基づく補完学習（Complementary Learning with Neural A...

情報認識に基づくTransformer展開ネットワークの高次元・多次元画像融合の促進 背景紹介 高次元画像（Hyperspectral Image, HSI）は、多くの波長帯のスペクトル情報を含むため、物質識別、画像分類、ターゲット検出、環境モニタリングなどのリモートセンシング用途で重要な役割を果たしています。しかし、センサーのハードウェアの制約により、実際のイメージングプロセスでは空間分解能とスペクトル分解能の間のトレードオフが存在します。具体的には、イメージングセンサーは豊富なスペクトル情報を提供する画像（低分解能のHSI、LR-HSI）か、空間分解能が高くスペクトル情報が少ない画像（高分解能の多次元画像、HR-MSI）のいずれかしか提供できません。高分解能のHSI（HR-HSI）を得る...

樹状細胞を標的としたウイルス様粒子としての強力なmRNAワクチンキャリア 序論 ワクチン開発の分野では、特にmRNAワクチンが近年顕著な成果を収めています。ModernaやPfizer/BioNTechのCOVID-19向けmRNAワクチンは成功例となり、mRNAワクチンの発展を大きく推進しました。しかし、現行のmRNAワクチンは特定の細胞タイプ、特に抗原提示において非常に重要な樹状細胞（DC）に特異的に作用することはできません。樹狀細胞は主要な抗原提示細胞であり、T細胞の免疫反応と抗体反応を効果的に開始することができますが、現行のmRNAワクチン、例えばLNP（脂質ナノ粒子）などはこれらの細胞に特異的にmRNAを伝達することができません。さらに、HIVやHSVのようなウイルス感染、さらには...

大脳皮質発話表現に基づくバイリンガル音声神経義肢 背景 神経義肢の発展の過程では、脳活動から言語をデコードする研究が単一言語のデコードに集中してきました。そのため、バイリンガルによる言語生成が異なる言語の独自または共有された皮質活動にどの程度依存するかはまだ不明です。本研究は、電皮質図（electrocorticography, ECoG）と深層学習および統計的自然言語モデルを組み合わせ、西スペイン語-英語バイリンガル患者の発話運動皮質活動を記録およびデコードし、二つの言語の文に変換します。この研究は、目標言語を手動で指定することなく発話デコードを実現するという実際の応用問題を解決することを目指しています。 言語失声症 (anarthria)、すなわち明瞭な発話能力の喪失は、脳卒中や筋萎縮性...