時空間グラフベースのスマートグリッドにおける対抗的虚偽データ注入回避攻撃の生成と検出 背景 現代のスマートグリッドは、ネットワーク化されたサイバーフィジカルシステム（Cyber-Physical Systems, CPS）の一例であり、複数のコンポーネント間で大量のデータを交換する必要があるため、さまざまな安全リスクにさらされています。その中で、虚偽データ注入攻撃（False Data Injection Attacks, FDIAs）は、センサーのデータを改ざんすることで大きな注目を集めています。攻撃者はこれらの虚偽データを利用して、従来の異常データ検出システム（Bad Data Detection, BDD）をすり抜けることが可能であり、不適切な運用判断を引き起こし、最悪の場合システムの...

グラフニューラルネットワークに基づく肺癌の表現学習 背景紹介 デジタル病理学の急速な発展に伴い、画像ベースの診断システムは正確な病理診断においてますます重要になっています。これらのシステムは、全スライド画像（Whole Slide Images, WSIs）に対する複数インスタンス学習（Multiple Instance Learning, MIL）技術に依存しています。しかし、WSIsを効率的に表現する方法は依然として解決が急がれる問題です。深層ニューラルネットワークの出現により、ビジュアルコンピューティングは画期的な進展を遂げましたが、WSIの膨大なピクセル数に直面する現有のニューラルネットワーク手法は依然として大きなチャレンジに直面しています。近年、いくつかの研究がグラフベースのモデル...

階層的負サンプリングに基づくグラフ対比学習を用いた薬物-疾患関連予測の研究 薬物-疾患関連（RDAs）の予測は、疾患治療戦略の解明や薬物の再利用において重要な役割を果たしています。しかし、既存の方法は主に限定されたドメイン特有の知識に依存して薬物と疾患の候補関連を予測しているため、効果が限定されています。また、薬物-疾患関係の未知の情報を単純に負のサンプルとして定義することには固有の欠点があります。これらの課題を克服するため、本研究では階層的な負のサンプリングに基づく新しいグラフ対比モデルであるHSGCL-RDAを提案し、薬物と疾患の潜在的な関連を予測します。 研究背景と研究課題 薬物開発および疾患進行の制御プロセスは長くて高価であり、増え続ける疾患の数とその変異により効果的な薬物の需要が増...

CIGNN: 因果関係とグラフニューラルネットワークに基づく袖なし連続血圧推定フレームワーク 背景紹介 世界保健機関（WHO）のデータによると、世界中で約11.3億人が高血圧に影響を受けており、2025年にはこの数字が15億に増加すると予想されています。高血圧は心臓病や脳卒中などの心血管疾患の重要な危険因子であり、これらは世界の主要な死亡原因です。高血圧の普及は、認知症や障害の負担も増加させているため、高血圧の予防と管理は世界の健康結果を改善するために至関重要です。 連続血圧（BP）測定は、高血圧の診断と予防に豊富な情報を提供します。連続的に血圧を監視することで、患者の血圧パターンや傾向をより詳細に把握でき、治療の要否や現在の治療法の調整が必要かどうかを示すことができます。さらに、連続血圧モ...

知識強化型グラフトピック変圧器の説明可能な生物医学テキスト要約への応用 研究背景 生物医学の文献発表量が増加し続けているため、自動生物医学テキスト要約タスクの重要性が高まっています。2021年にはPubMedデータベースだけで1,767,637本の論文が発表されました。既存の事前学習言語モデル（Pre-trained Language Models、PLMs）を用いた要約方法は性能を向上させていますが、特定の分野の知識の捕捉や結果の説明可能性において顕著な制限があります。これにより、生成された要約が一貫性に欠け、冗長な文章や重要な分野知識の欠落を含む可能性があります。さらに、変圧器モデルのブラックボックス特性はユーザーが要約生成の理由や方法を理解するのを困難にするため、生物医学テキスト要約に...