不同大脑激活重排在认知负荷期间的研究：ERD/ERS与相干性分析 学术背景 人類の脳は、想像、運動、または認知タスクを実行する際に、その機能活動パターンおよび活性化領域が異なる。このようなパターンの変化はまた、脳の電気活動の変化にも反映される。脳波計（EEG）を使うことで、これらの変化を頭皮上から測定できる。認知タスクは、EEG信号パターンの相対的な変化、即ちイベント関連脱同期化/同期化（ERD/ERS）を引き起こす。本研究は、心算タスクを実行する際の人間の脳の活性化パターンを調査することを目的としており、特にEEG信号の周波数帯域のパワースペクトル密度（PSD）およびコヒーレンス分析を通じてこれらのパターンを明らかにすることを目指している。 研究來源 本論文は、Md. Rayahan Sa...

生理データを用いた擬人化サービスロボットとの人間-ロボットインタラクションにおける応用：Affect-HRIデータセット 背景と研究の意義 人間同士または人間とロボットの相互作用において、相互作用の対象は人間の情感状態に影響を与えます。人間とは異なり、ロボットは本質的に共感を示すことができないため、不利な情感反応を和らげることができません。責任感があり共感性の高い人間-ロボットインタラクションシステムを構築するためには、特に擬人化サービスロボットが関わる場合、ロボットの行動が人間の情感にどのように影響するかを理解する必要があります。これを目的として、研究者たちは新たな包括的データセットAffect-HRIを提供しました。これは、人間の情感（即ち、感情と気分）がラベル付けされた生理データを初め...

新型薬物再定位方法のネットワーク構築と応用研究 背景 COVID-19パンデミックの間、研究者と製薬会社は治療とワクチンの開発に専念しました。薬物再定位は近道として素早く効果的な対応戦略と見なされています。薬物再定位は既に承認された薬物の新たな用途を発見しようとするもので、伝統的な薬物発見の経路に比べて安価で迅速だと考えられています[1–3]。例えば、レムデシビルとデキサメタゾンは再定位に成功した2つの薬物です[4–6]。グローバルなパンデミックが地域的な段階に移行する一方で、ウイルスの拡散は続いています。COVID-19パンデミックは、候補薬物を迅速に発見し、医学や製薬分野の専門家に提供する重要性を深く喚起させました[7]。 生物学的メカニズムの進歩と生物医学知識の収集に伴い、より正確で精...

喘息予測を関連グラフ強化分類器を用いて：従来の血液バイオマーカーに基づく機械学習手法 背景紹介 喘息は、全世界で約2.35億人に影響を及ぼす慢性呼吸器疾患です。世界保健機関（World Health Organization, WHO）の統計によると、喘息の主な特徴は気道の炎症であり、喘息患者は喘鳴、呼吸困難および胸部の圧迫感などの症状を示します。効果的な喘息管理および治療のためには、迅速かつ正確な診断が重要です。しかし、従来の喘息診断方法は病歴、身体検査および肺機能検査を併用するため、費用がかかるだけでなく、一部の患者の非典型的症状により診断時間が延びたり誤診されたりすることがあります。特に小児喘息の診断は困難で、従来の方法の時間がかかる特性はこの問題をさらに悪化させます。 機械学習（Ma...

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...

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...