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、...

自己校正メカニズムを備えた深層再構成フレームワーク（DEISM）の化学交換飽和移動イメージングへの応用 学術的背景 化学交換飽和移動（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）イメージングは、高感度な分子磁気共鳴イメージング技術であり、がん、てんかん、脳卒中などのさまざまな疾患に関連する生体分子を検出することができます。しかし、CESTイメージングにはスキャン時間が長くなるという大きな欠点があり、これは異なる飽和周波数オフセットで複数回のデータ取得を行う必要があるためです。この長いスキャン時間は、CESTイメージングの臨床での広範な採用を制限しています。この問題に対処するために、研究者たちは加速されたCESTイメージング技術の開発に取り組んでおり...

小児集中治療室における心拍数と体温の関係に関する機械学習研究 学術的背景 集中治療室（PICU）において、心拍数（HR）と体温（BT）は患者の生理状態を反映する重要な臨床指標です。成人における心拍数と体温の関係は広く研究されていますが、特にPICUのようなハイリスク環境での小児群、特に0歳から18歳までの年齢層における研究は依然として限られています。小児患者の生理的特徴は成人とは大きく異なり、年齢とともに心拍数が減少し、体温の変化が心拍数に影響を与えることが知られています。しかし、従来の線形モデルでは、異なる体温範囲や年齢層で心拍数を予測する際に制約があり、しばしば過小評価や過大評価が生じます。したがって、心拍数、体温、年齢間の複雑な関係を探ることは、PICUにおける臨床意思決定の改善に重要...

自己教師あり学習に基づく神経内視鏡リアルタイム3D再構成とナビゲーションに関する研究 学術的背景 神経内視鏡手術（neuroendoscopy）は、脳深部病変の治療に広く使用される低侵襲手術技術であり、内視鏡下第三脳室造口術（endoscopic third ventriculostomy, ETV）、脈絡叢焼灼術、嚢胞開窓術などに応用されています。しかし、手術中に脳組織移動（brain shift）や脳脊髄液（cerebrospinal fluid, CSF）の流出が発生すると、脳深部構造が幾何学的に変形し、従来の術前画像に基づいた神経ナビゲーション（neuronavigation）に課題をもたらします。伝統的なナビゲーションシステムは通常、術前磁気共鳴画像（MRI）やコンピュータ断層撮影...

雌激素欠乏が血管形成と石灰化ダイナミクスに与える影響——新規3Dヒト化血管形成骨オルガノイドモデルによる研究 学術的背景 骨粗鬆症（osteoporosis）は一般的な骨疾患であり、特に閉経後の女性に高い発症率を示します。骨粗鬆症は単に骨量の減少を伴うだけでなく、残存する骨の鉱物成分にも変化が生じます。エストロゲン（estrogen）は骨恒常性の維持において重要な役割を果たしており、その欠乏は骨リモデリングの不均衡を引き起こし、骨吸収が骨形成を上回ることで全体的な骨量の減少をもたらします。これまでの研究により、エストロゲン欠乏が骨芽細胞（osteoblast）の石灰化沈着、骨細胞（osteocyte）の機械的感覚、および破骨細胞生成（osteoclastogenesis）の制御に影響を与える...

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...

跨言語音声感情認識における音素アンカー領域適応に関する研究 学術的背景 音声感情認識（Speech Emotion Recognition, SER）は、インテリジェントエージェント、ソーシャルロボット、音声アシスタント、自動コールセンターシステムなど、幅広いアプリケーションで重要な役割を果たします。グローバル化の進展に伴い、異なる言語間での感情認識（Cross-lingual SER）の需要が増加しています。しかし、異なる言語間での感情表現や音響特性の違いが、主な課題となっています。従来の研究では、主に計算的な視点から特徴、ドメイン、ラベルの適応によって問題に対処してきましたが、言語間の潜在的な共通性については見過ごされていました。 本研究では、母音音素（vowel phonemes）を跨...

軽量級点群ネットワークに基づく3D領域構造運動表現の微表情認識への応用 学術的背景 微表情（Micro-expressions, MEs）は、人間の感情表現の中で一瞬的かつ微妙な顔の表情であり、通常1/25秒から1/5秒の間持続します。その自発性、迅速性、制御困難さにより、微表情はしばしば個人の真実の感情を明らかにするため、ヒューマンコンピュータインタラクション（Human-Computer Interaction, HCI）、心理学、刑事分析、ビジネス交渉などの分野で重要な役割を果たしています。しかし、微表情の低強度と短時間性により、その認識は非常に挑戦的なタスクとなっています。従来の微表情認識手法は主に2D RGB画像からの動き特徴抽出に依存しており、感情伝達における顔の構造とその動きの...

認知タスクにおける異種の神経応答からの潜在回路推論 学術的背景 認知タスクにおいて、脳の高次皮質領域（例えば前頭前野皮質、prefrontal cortex, PFC）は、多様な感覚、認知、運動信号を統合します。しかし、個々のニューロンの応答はしばしば複雑で異種性（heterogeneity）を示します。つまり、それらは同時に複数のタスク変数に反応します。この異種性により、研究者は神経活動から行動を駆動する神経回路メカニズムを直接推測することが困難になります。従来の次元削減手法（dimensionality reduction methods）は、神経活動とタスク変数間の相関に依存していますが、これらの異種応答の背後にある神経回路接続を明らかにすることはできません。 この問題を解決するために...

神経集団活動の時間的ダイナミクス制約：ブレイン・コンピュータ・インターフェースが明らかにした神経計算メカニズム 学術的背景 脳の神経活動が時間とともにどのように進化するかは、知覚、運動、認知機能を理解する上での核心的な問題の一つです。長い間、神経ネットワークモデルでは、脳の計算プロセスがネットワーク接続によって形成される神経活動の時間的経過を含むと考えられてきました。この見方は、神経活動の時間的経過が破ることが難しいものであるべきだという重要な予測を立てています。しかし、この予測が実際の生物学的神経ネットワークにおいて成立するかどうかは、まだ直接検証されていません。この問題に答えるために、研究チームはブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface,...