本文タイトルは「Identification of Autism Spectrum Disorder Using Multiple Functional Connectivity-based Graph Convolutional Network」で、雑誌「medical & biological engineering & computing」の2024年第62巻2133-2144ページに掲載されました。本研究は、グラフ畳み込みネットワーク（Graph Convolutional Networks, GCN）と静的機能的磁気共鳴画像法（rs-fMRI）データを組み合わせ、自閉症スペクトラム障害（Autism Spectrum Disorder, ASD）の早期診断を実現するための多機能接続...

非小细胞肺癌的免疫疗法疗效预测：多视角自适应加权图卷积网络研究报告 背景介绍 肺癌は発症率が非常に高く、予後が悪い悪性腫瘍であり、長年にわたりその致死率は高止まりしています。すべての肺癌患者の中で、非小細胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC）は約85%を占めています。新しい治療手段として、腫瘍免疫療法は癌患者に新しい治療のアイデアを提供しました。しかし、免疫療法は高額であり、約20%から50%の患者のみが満足のいく効果を得られるだけです。さらに治療中には、免疫性肺炎や肝炎などの副作用が発生する可能性があります。したがって、患者が免疫療法を受ける前にその効果を予測することは重要です。 近年、機械学習を基盤とする放射線オミクスは、NSCLCの免疫療法の効果予...

##生物ネットワークを学習してタンパク質知識を用い薬物-標的親和性を予測する 背景紹介 薬物-標的親和性（drug-target affinity, DTA）の予測は、新薬の発見過程において重要な位置を占めています。効率的かつ正確なDTA予測は、新薬開発の時間と経済的コストを大幅に短縮できます。近年、深層学習技術の爆発的発展により、DTA予測に強力なサポートが提供されています。既存のDTA予測方法は主に1Dタンパク質配列に基づく方法と2Dタンパク質構造図に基づく方法に分けられます。しかし、これらの方法は標的タンパク質の内在特性にのみ注目し、過去の研究で明らかにされているタンパク質相互作用の広範な先験知識を無視しています。 この問題に対して、本研究ではMSF-DTA（多源特徴融合に基づく薬物-...

知識グラフを基盤としたソーシャル強化型説明可能な推薦システム はじめに インターネット情報量の増加に伴い、ユーザーと商品の関連情報も急速に拡大し、情報過多問題が日々深刻化しています。推薦システムはユーザーに対して少量の好みに合った商品を推薦することでこの問題を効果的に緩和できます。それは、ユーザーが迅速に関心のあるコンテンツを見つける手助けとなるだけでなく、企業には精度の高いマーケティングを可能にし、顧客ロイヤルティを向上させます。電子商取引、ソーシャルメディア、検索エンジンなど様々なプラットフォームで、推薦システムの役割はますます重要になっています。 推薦システムの性能は、推薦技術に大いに依存しています。初期の協調フィルタリング（Collaborative Filtering, CF）法は...

基于図の条件生成対抗ネットワークを用いた重度抑うつ症の機能性脳ネットワークの生成と診断 研究背景： 重度抑うつ症（Major Depressive Disorder, MDD）は広範に存在する精神障害であり、数百万人の生活に影響を与え、世界の健康に重大な脅威をもたらしています。研究によれば、静止状態機能的磁気共鳴画像法（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）から抽出された機能連結性（functional connectivity, FC）は、MDDに関連する機能連結パターンを明らかにし、精密な診断に重要な役割を果たしています。しかし、データの有限性により、安定したMDD診断には困難が伴います。この課題に対処す...