挿入層遷移金属ジカルコゲニドに基づく高生成率での効率低下が抑えられた発光ダイオード（LEDs）の研究 背景と研究意義 近年、2次元（2D）材料を基盤とした発光ダイオード（LEDs）は、ディスプレイ技術、光通信、ナノ光源などの分野で注目を集めています。しかし、2D材料の強い量子閉じ込め効果と減少した誘電体遮蔽効果により、高生成率下では2D材料LEDに「効率低下」（Efficiency Roll-Off, ERO）が生じる課題が存在します。この現象は主に励起子-励起子消滅（Exciton-Exciton Annihilation, EEA）プロセスに起因します。このプロセスは、ある励起子が別の励起子を非放射的に解離させ、エネルギーを放出するオージェ再結合（Auger recombination）...

高遷移率n型モリブデン⼆硫化物トランジスターにおける分数量子ホール相研究 背景および研究動機 低温環境において、半導体遷移金属ダイカルコゲナイド（Transition Metal Dichalcogenides, TMDs）に基づくトランジスターは、理論的に高いキャリア移動度、強いスピン軌道相互作用、そして量子基底状態における内在的な強電子相互作用を提供することができます。これにより、多体電子相互作用や量子状態の探索に理想的なプラットフォームとなります。しかし、極低温でTMD材料に対して信頼性の高いオーミック接触（Ohmic Contact）を実現する難しさから、フェルミ準位がバンド端近くにある場合の電子相関特性、特に部分充填されたランドー準位（Landau Levels, LLs）での分数...

CMOS互換のひずみ工学を単層半導体トランジスタに適用 学術的背景 半導体技術の進化に伴い、2次元（2D）材料はその原子レベルの薄さから、高密度・低電力の電子デバイスにおいて大きな可能性を示しています。特に、二硫化モリブデン（MoS₂）などの遷移金属ダイカルコゲナイド（TMDs）は、優れた電気的特性から、将来のトランジスタチャネル材料として期待されています。しかし、2D材料が実験室レベルで優れた性能を示す一方で、既存のCMOS（相補型金属酸化膜半導体）技術との互換性をどのように実現するかは、依然として大きな課題です。 ひずみ工学（Strain Engineering）は、現代のシリコンベースの電子デバイスにおいて重要な役割を果たしてきました。1990年代に導入されて以来、ひずみ工学は材料のバ...

リスクモデルに基づく臨床意思決定支援システムを用いた自殺スクリーニング: ランダム化臨床試験 学術的背景 自殺予防は世界的な公衆衛生課題であり、とりわけ医療現場では自殺リスクを効果的に特定し、介入する方法が重要な研究テーマとなっています。従来の自殺リスク特定方法は、患者の自己申告、支援ネットワークからのフィードバック、または対面スクリーニングに依存していましたが、患者が自殺傾向を報告しない場合や、医療資源が限られているために全ての患者を包括的にスクリーニングできないという課題が存在します。近年、ビッグデータや人工知能技術の進展により、統計モデルに基づく自殺リスク評価ツールが臨床場面に導入され、医師の判断を支援する役割を果たしています。しかし、これらのツールが臨床意思決定支援システム（Clin...

大規模言語モデルの放射線画像解釈における性能：人間の読者との比較研究 学術的背景 近年、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）は、特に自然言語処理の分野で強力な能力を発揮しています。マルチモーダルLLMsの発展により、これらのモデルはテキストだけでなく、音声、視覚、ビデオなど多様な入力形式を処理できるようになりました。代表的なマルチモーダルLLMsには、OpenAIのGPT-4 Turbo with Vision（GPT-4V）、Google DeepMindのGemini 1.5 Pro、そしてAnthropicのClaude 3があります。これらのモデルは、放射線学分野での応用も増えており、特に放射線レポートの生成や構造化において優れた性能を示していま...

乳がんスクリーニングにおける深層学習アルゴリズムの応用 学術的背景 乳がんは世界中の女性において最も一般的ながんの一つであり、早期スクリーニングは治癒率の向上に不可欠です。従来のコンピュータ支援検出（Computer-Aided Detection, CAD）システムは、特に米国においてマンモグラフィースクリーニングで広く使用されてきました。しかし、これらのシステムはリコール率を向上させる一方で、読影者（放射線科医）のパフォーマンス改善には限定的な効果しかありませんでした。近年、深層学習（Deep Learning, DL）アルゴリズムの医療画像解析への応用が急速に進んでおり、特に乳がんスクリーニング分野で注目されています。複数のシステマティックレビューとメタアナリシスによると、2017年以...