海馬体時空コードの新展開—多重化されたθ（シータ）位相コードと外部・自運動手がかりによる調節メカニズム ——Nature Neuroscience最新論文「allothetic and idiothetic spatial cues control the multiplexed theta phase coding of place cells」を評して 1. 学術的背景と研究動機 空間ナビゲーションおよび記憶は神経科学分野で長年注目されてきたテーマであり、海馬体（hippocampus）は脳内認知マップ（cognitive map）の生成と維持に不可欠な構造として、空間情報の符号化および検索の中核的機能を担っている。海馬体がどのように内外の空間手がかりを統合し、安定かつ柔軟な空間表象を形...
ヒト聴覚皮質の時間統合メカニズム：絶対的な時間に基づく神経計算方式 近年、音声構造の処理、特に言語や音楽理解における脳の時間統合メカニズムは、神経科学分野で広く注目を集めています。音声信号、例えば言語の音素（phoneme）、音節（syllable）、単語（word）などの構造は継続時間に大きな変動があり、複雑な言語認知と処理の過程では、時間統合ウィンドウ（integration window）、すなわち脳がどの程度の時間幅で音を統合処理するかは、神経計算モデルの理解において特に重要です。本レポートでは、Sam V. Norman-Haignere、Menoua Keshishianらのチームが2025年11月に*Nature Neuroscience*に発表した最新オリジナル研究「Temp...
学術的背景：知覚推論と神経メカニズムの探究 日常生活において、私たちの感覚系は不完全または曖昧な情報に頻繁に直面します。例えば、物体が遮蔽されている場合、脳は既存の経験や予期に基づき全体像を推論して補完します。このような推論能力は人間の視覚システムの核となる機能の一つであるだけでなく、霊長類、マウス、魚類、さらには昆虫など他の動物にも共通しています。感覚推論（sensory inference）は、例えば有名なカニッツァ三角形錯視（Kanizsa triangle illusion）のように、実際には存在しない縁や形を認識する能力を促進します。観察者は実体のない白い三角形を見ることになります。このような「主観的輪郭（illusory contour, IC）」現象は本質的に高次の知覚推論です...
心電図自動診断における深層学習の説明性研究 ― Explainable AI に基づく進展の総括 1. 学術的背景と問題提起 心電図（Electrocardiogram, ECG）は、心疾患を診断するための重要な生体信号取得手段として、今日まで百年以上にわたり用いられてきました。近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）および深層学習（Deep Neural Networks, DNNs）技術の急速な発展により、データ駆動型の自動診断アルゴリズムは心電図分野で卓越した性能を発揮し、とりわけ不整脈などの複雑な異常検出において従来法を大きく上回っています。深層学習モデルは信号特徴を自動で学習・抽出できるため、ECG自動解読および診断支援システムの進歩を大きく後押しし...
EEG感情認識分野の新たなブレークスルー：MASA-TCN統一モデルの提案と実験分析 学術的背景および研究動機 人間の感情認識（Emotion Recognition）は、神経科学、人工知能、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション分野におけるホットな研究トピックである。個人の感情状態を自動的に認識することで、心理健康管理、スマート支援システム、より自然な人間・機械の対話に役立ち、うつ病、不安、自閉症スペクトラム障害などの精神疾患患者に効果的な介入とモニタリングを提供できる。しかし、感情認識技術の発展は主に音声や顔表情など外部表現の信号に集中しており、これらの信号は取得が容易である反面、被験者による主観的なコントロールや隠蔽を受けやすく、脳の実際の感情状態を正確に捉える精度は不十分である。...
不均衡な心電図分類における深層表現学習の革新的応用 —— 「Deep Representation Learning with Sample Generation and Augmented Attention Module for Imbalanced ECG Classification」学術ニュースレポート 1. 学術的背景と研究動機 心臓の健康モニタリングは、現代の医療保健分野において極めて重要な地位を占めています。特に遠隔健康監視（Remote Health Monitoring）やIoT（Internet of Things）技術が急速に発展する中、心電図（ECG, Electrocardiogram）は心臓の電気活動を記録するツールとして、常に医師による不整脈（Arrhythm...
一、学術的背景および研究動機 近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）は医療健康分野で大きな進展を遂げています。初期の診断補助、リスク予測から個別化された介入提案まで、AIは医療サービスの質と効率を向上させる重要なツールとなっています。しかし、AIの臨床応用には多くの課題が残されており、その中でも特に顕著なのがモデルの説明可能性（Explainability）と信頼性（Trustworthiness）です。AI システムが臨床意思決定支援（Clinical Decision Support Systems, CDSS）に用いられる際、医療従事者や患者はAIがどのように推論を行ったのか、その推論が既存の医学知識と合致しているか、いわゆる「ブラックボックス」ではな...