EEG感情認識分野の新たなブレークスルー：MASA-TCN統一モデルの提案と実験分析 学術的背景および研究動機 人間の感情認識（Emotion Recognition）は、神経科学、人工知能、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション分野におけるホットな研究トピックである。個人の感情状態を自動的に認識することで、心理健康管理、スマート支援システム、より自然な人間・機械の対話に役立ち、うつ病、不安、自閉症スペクトラム障害などの精神疾患患者に効果的な介入とモニタリングを提供できる。しかし、感情認識技術の発展は主に音声や顔表情など外部表現の信号に集中しており、これらの信号は取得が容易である反面、被験者による主観的なコントロールや隠蔽を受けやすく、脳の実際の感情状態を正確に捉える精度は不十分である。...

不均衡な心電図分類における深層表現学習の革新的応用 —— 「Deep Representation Learning with Sample Generation and Augmented Attention Module for Imbalanced ECG Classification」学術ニュースレポート 1. 学術的背景と研究動機 心臓の健康モニタリングは、現代の医療保健分野において極めて重要な地位を占めています。特に遠隔健康監視（Remote Health Monitoring）やIoT（Internet of Things）技術が急速に発展する中、心電図（ECG, Electrocardiogram）は心臓の電気活動を記録するツールとして、常に医師による不整脈（Arrhythm...

一、学術的背景および研究動機 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）は医療健康分野で大きな進展を遂げています。初期の診断補助、リスク予測から個別化された介入提案まで、AIは医療サービスの質と効率を向上させる重要なツールとなっています。しかし、AIの臨床応用には多くの課題が残されており、その中でも特に顕著なのがモデルの説明可能性（Explainability）と信頼性（Trustworthiness）です。AI システムが臨床意思決定支援（Clinical Decision Support Systems, CDSS）に用いられる際、医療従事者や患者はAIがどのように推論を行ったのか、その推論が既存の医学知識と合致しているか、いわゆる「ブラックボックス」ではな...

1. 背景紹介：自閉症児童行動モニタリングにおける臨床的困難と技術的展望 自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder, ASD、以下自閉症）は、生涯にわたる神経発達障害です。近年、米国における自閉症の発症率は急速に上昇しており、疫学データによれば、平均して36人の子供のうち1人が自閉症患者となっています。自閉症の主な特徴は、他者とのコミュニケーションや社会的交流の困難、興味や活動の制限、そして反復的・固執的な行動です。これらの中心的症状は、家庭・学校・社会における日常活動や社会的機能に直接影響を及ぼします。さらに、自閉症に関連する「チャレンジングな行動」（Challenging Behaviors, CBs）—自傷、攻撃、妨害行動など—にも、重大な臨床的関心が寄...

一、学術的背景——緑内障の早期スクリーニングに革新的な診断ツールが求められる 緑内障は、世界的に不可逆的な失明の主な疾患のひとつである。[31]などの研究によると、緑内障は早期症状が隠れやすく、視機能障害は不可逆的であるという特徴があり、したがって早期発見と介入が非常に重要となる。現在、光干渉断層計（Optical Coherence Tomography、略称OCT）は、三次元（3D）かつ非侵襲・高解像度な画像技術として、眼科診断分野でますます重要な役割を果たしており、眼部の解剖学的な構造変化を直観的に示し、医師が網膜神経線維層（Retinal Nerve Fiber Layer、RNFL）などの重要領域を正確に評価するのを助けている[13]。 しかし、従来の緑内障OCT支援診断法は、二次...

多モーダルTransformerによる膝変形性関節症進行のエンドツーエンド予測 一、学術的背景紹介 膝変形性関節症（Knee Osteoarthritis, KOA）は、世界中で何百万人に影響を及ぼす慢性筋骨格疾患である。KOAは関節軟骨および骨の徐々な変性により、通常慢性的な痛み、関節の固さ、機能制限などの問題を引き起こす。残念ながら、現時点では有効な治療法はなく、早期介入および疾患修飾薬の開発は、KOA進行状況の正確な予測に大きく依存している。したがって、KOAの進行を予測することは、整形外科学および臨床医学分野の重要な未解決課題となっている。 KOAの進行は非常に多様で、患者間での症状や病態発現メカニズムに顕著な差異があり、精度の高い予測は非常に困難である。従来の臨床では主に放射線画像...

背景紹介 肺癌（lung cancer）は世界的に発症率および死亡率が非常に高い悪性腫瘍の1つとして、現代医療分野で依然として多くの課題に直面しています。文献によれば、肺癌患者の5年生存率は極めて低く、長年にわたり世界の癌死亡数上位3位にランクされています。肺癌の初期症状は隠れやすく、多くの患者が病気の進行期に初めて診断されるため、最適な治療のタイミングを逃してしまいます。肺癌に効果的に対応する鍵は、早期診断の実現にあります。しかしながら、従来の臨床診断手段——例えば胸部画像診断や病理診断——は操作が煩雑であり、高精度の器機や医師の経験への依存などの課題があり、タイムリーかつ正確で広範囲の早期スクリーニングを実現するのは困難です。 近年、人工知能（AI, Artificial Intelli...

心不全心室筋細胞におけるカルシウム活性化カリウムチャネル（SKチャネル）の再分極過程への影響――計算モデルにもとづく研究 研究の背景と学術的意義 心不全（heart failure, HF）は、心臓の電気生理学的および収縮機能が全面的に悪化する、重篤かつ一般的な心疾患である。この病的状態は、心臓のポンプ機能低下を引き起こし、身体の生理的・代謝的ニーズを満たすことができなくなるだけでなく、他の代謝性または心疾患を随伴することが多い。なかでも心房細動（atrial fibrillation, AF）は最も一般的であり、とくに射出分画低下型心不全患者に房細動が併存した場合は、死亡リスクがさらに高まることが知られている。したがって、心不全状態における心臓の電気生理特性およびその調節機構を深く理解する...

医療時系列データ補完におけるディープラーニングの新しい視点 ——『How Deep Is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation』総説解読 1. 学術的背景と研究動機 医療情報化がますます進展する現代において、電子健康記録（Electronic Health Records、EHR）は臨床判断と医学研究の最も重要なデータソースの一つとなっています。大規模かつ多モーダルな医療データの生成に伴い、データの欠損値（Missing Data）問題が顕在化しつつあり、ますます多くの臨床予測モデルや疾病リスク警告システム、プロセス最適化応用は、時系列データの欠損による深刻な課題...

希少疾患のインテリジェント対話型エージェント——RDGuru：最先端技術が臨床診断に革新をもたらす 学術的背景と研究動機 希少疾患（Rare Diseases, RD）は、人口1万人あたり6.5～10人未満に発症する疾患のカテゴリーであり、その個別性や臨床的な特徴の複雑さ、発症機構の多様性によって、臨床診断を大きく困難にしています。希少疾患患者は、しばしば「診断のオデッセイ（diagnostic odyssey）」とも呼ばれる長く苦しい道のりを経験し、臨床症状の多様性や症状の重複によって、診断が遅れたり誤診されること、そして治療も遅延する傾向があります。OrphanetやOMIMなどの専門知識ベースはすでに構築されていますが、実際の臨床現場で医師が情報を検索・利用する際には多くの障壁が存在し...