現代のディープラーニング技術における生体データのエラー訂正に関する再考 背景 情報技術の発展に伴い、生体データは認証や安全なデータ保管のための重要な要素として利用されています。従来の暗号技術は、均一分布で再現可能なランダム文字列に依存していましたが、指紋や虹彩スキャンのような生体データはそのような特性を備えておらず、生成・保管・取得に課題を抱えています。こうした課題に対処するため、生体データを暗号鍵の生成元として利用する生体認証暗号システム（biometric cryptosystems）が注目されています。しかし、生体データの変動性や外部要因（センサーのノイズなど）により、暗号鍵の正確な復元が困難となり、エラー訂正メカニズムが重要となります。 近年、ディープラーニング（DL）の進展により、...

可視光と赤外線を用いたクロスモダリティ学習に基づくAdaptive Middle-Modality Alignment Learning手法の研究 研究背景と課題 スマート監視システムの需要に伴い、可視光と赤外線を利用した人物再識別（Visible-Infrared Person Re-identification, VIReID）は注目を集める研究分野となっています。本課題は、異なるスペクトルモダリティ（可視光と赤外線）に基づいた人物画像をマッチングさせ、24時間対応の人物識別を実現することを目的としています。可視光画像と赤外線画像は異なる光スペクトルから生成されるため、照明、テクスチャ、色などに大きなモダリティ差が存在し、このクロスモダリティマッチングが大きな課題となっています。 従来の...

背景紹介 脳卒中は世界的な死亡と障害の主要な原因の一つであり、人口の高齢化と都市化の進展に伴い、脳卒中患者の総数が世界中で増加しています。治療の進歩により死亡率は低下していますが、生存者のうちリハビリテーションを必要とする人数は大幅に増加しています。特に低所得国や中低所得国では、この状況が顕著です。これらの国々では医療資源が限られているため、適応性が高く費用対効果の高いリハビリテーション介入が緊急に必要とされています（Feigin et al. 2022）。 脳卒中のリハビリテーションは長期にわたり、身体的にも経済的にも大きな負担がかかるプロセスであるため、自動評価システムによりリハビリテーションの費用を軽減し、理学療法士の訪問需要を減らすことの重要性がますます高まっています。これらのシステ...

脳卒中患者の両足タスクにおける運動関連皮質電位と頭頂-中央前領域の機能的連接の時間同期性 背景 脳卒中後のリハビリテーション研究では、機能的連接性(FC)、運動関連皮質電位(MRCP)、歩行活動は回復結果に関連する一般的な指標です。これらはそれぞれ個別に研究されていますが、特に両足の識別能力との関係は十分に検討されていません。脳卒中患者の回復には大きな個人差があり、これらの指標間の関係から新しいリハビリテーション戦略や治療法が明らかになる可能性があります。 論文の出典 本論文は、国立交通大学、高雄医科大学などに所属するChun-Ren Phang、Kai-Hsiang Su、Yuan-Yang Cheng、Chia-Hsin Chen、Li-Wei Koらの研究者によって執筆されました。この...

超狭帯域混合集成自己注入ロック式780nmレーザーに関する研究報告 研究背景 現代科学技術において、狭帯域レーザーは多様な用途で非常に重要な役割を果たしています。これには、古典的および量子センシング、イオン捕捉系、位置測定／ナビゲーション／タイミングシステム、オプティカルクロック、マイクロ波周波数合成器などが含まれます。特に可視光および近赤外光スペクトル範囲における低ノイズレーザーは、量子計算、センシング、原子時計に使用されるレーザービームの束縛および冷却技術のために重要です。本研究では、780nmの動作波長で混合集成された狭帯域レーザーを示し、105Hzの自己異なり帯域幅を実現しました。この研究は、Hzレベルの狭帯域レーザー技術の実現可能性を示すだけでなく、将来の探求のための基礎も築いてい...