口腔解剖知識に基づく半教師あり学習による3D歯科CBCTセグメンテーションと病変検出

学術的背景と研究動機 歯科医療保健分野において、コーンビームコンピュータ断層撮影(CBCT, Cone Beam Computed Tomography)は広く利用されている三次元画像技術です。CBCTは口腔の三次元画像を提供し、特に歯原性病変の診断において優れた能力を発揮します。しかし、CBCT画像のセグメンテーション(segmentation)——つまり、画像内の各ボクセル(voxel)に対して病変、骨、歯、修復材料をラベル付けすること——は重要かつ複雑なタスクです。現在、臨床現場では主に手動セグメンテーションに依存しており、これには時間がかかる上、専門知識も必要とされます。セグメンテーションの自動化を実現し、大量の手動ラベル付けデータへの依存を減らすために、研究者たちは口腔解剖学的知識...

多レベル特徴融合に基づくマルチタスク水生毒性予測モデル

学術背景 有機化合物による環境汚染の脅威が深刻化する中、異なる水生生物が有機化合物に対して示す毒性反応を研究することが極めて重要となっています。これらの研究は、汚染物質が水生生態系全体に及ぼす潜在的な生態学的影響を評価するだけでなく、環境保護に重要な科学的根拠を提供します。従来の実験方法は一定のデータを提供できますが、コストが高く、時間がかかる上に、大規模な化学物質の毒性評価には対応しにくいという課題があります。深層学習技術の急速な発展により、水生毒性の予測においてより高い精度、高速なデータ処理能力、そして優れた汎化能力が示されています。しかし、既存の手法は高次元の特徴データを扱う際に限界があり、特に分子の複雑な構造や相互作用を捉える点で課題を抱えています。したがって、複数の水生生物の毒性を...

レジスティブメモリベースのゼロショット液体状態機械による多モーダルイベントデータ学習

新型抵抗変化メモリ駆動のゼロショット多モーダルイベント学習システム:ハードウェア-ソフトウェア協調設計の研究報告 学術的背景 人間の脳は複雑なスパイキングニューラルネットワーク(Spiking Neural Network, SNN)であり、極めて低い消費電力で多モーダル信号においてゼロショット学習(Zero-shot Learning)を行う能力を持っています。これは既存の知識を一般化して新しいタスクに対処する能力です。しかし、この能力をニューロモルフィックハードウェアに複製するには、ハードウェアとソフトウェアの両面で課題があります。ハードウェア面では、ムーアの法則の減速とフォン・ノイマンボトルネック(von Neumann bottleneck)が従来のデジタルコンピュータの効率を制限し...

エキスパート混合と3Dアナログインメモリコンピューティングを用いた大規模言語モデルの効率的なスケーリング

混合専門家と3Dアナログインメモリコンピューティングを用いた大規模言語モデルの効率的なスケーリング 学術的背景 近年、大規模言語モデル(Large Language Models, LLMs)は自然言語処理やテキスト生成などの分野で強力な能力を発揮しています。しかし、モデルの規模が拡大するにつれ、訓練や推論のコストも急激に上昇し、特にメモリ使用量、計算遅延、エネルギー消費の面で大きな課題となっています。これがLLMsの広範な応用を妨げる主要なボトルネックの一つとなっています。従来のノイマンアーキテクチャでは、大規模なパラメータを処理する際にデータがメモリと計算ユニットの間で頻繁に移動するため、「ノイマンボトルネック」が生じ、これらの課題がさらに深刻化しています。 この問題を解決するために、研...

遺伝子型-表現型ダイナミクスのマッピングのための多モーダル学習

多モーダル学習による遺伝子型と表現型の動的関係の解明 背景紹介 遺伝子型と表現型の複雑な関係は、生物学分野の核心的な問題の一つである。遺伝子型(genotype)は生物体の遺伝情報を指し、表現型(phenotype)はこれらの遺伝情報が特定の環境下でどのように表れるかを指す。1909年にWilhelm Johannsenがこれら二つの用語を提唱し、その関係を定量化しようと試みたが、一世紀以上経った現在でも、遺伝子型がどのように複雑な遺伝子発現パターンを通じて表現型を形作るかを正確に記述することはできていない。近年、単一細胞RNAシーケンシング(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)などの技術の発展により、細胞解像度で遺伝子発現の複雑なダイナミクスを観察す...

チェックポイント阻害剤免疫療法の人口規模毒性プロファイルを予測するための薬物警戒データの活用

免疫チェックポイント阻害剤の毒性予測と監視:DysPred深層学習フレームワークの画期的な応用 学術的背景 免疫チェックポイント阻害剤(Immune Checkpoint Inhibitors, ICIs)は、近年のがん免疫療法分野における一大ブレークスルーであり、免疫チェックポイントシグナル経路を阻害することで、体の抗腫瘍免疫反応を強化します。しかし、ICIsは治療の過程で広範な免疫関連有害事象(immune-related adverse events, irAEs)を引き起こす可能性があり、これらの有害事象は患者の生活の質に影響を与えるだけでなく、臓器機能の損傷や死亡につながることもあります。irAEsが臨床環境、腫瘍タイプ、組織特異性、および患者の人口統計学的特性において高度に異質で...