多施設共同作業による心音異常検出: 連邦学習フレームワークの導入

多施設共同作業による心音異常検出: 連邦学習フレームワークの導入

利用連邦学習で心音異常を検出する多機関協力研究 学術的背景 心血管疾患(Cardiovascular diseases, CVDs)は主要な死因の一つとなっており、特に高齢者において心血管の健康問題が社会の注目を集めています。早期のスクリーニング、診断および予後管理は入院を防ぐために非常に重要です。心音信号は豊富な生理学的および病理学的情報を含んでおり、心音を用いたCVDsの早期診断は取得が容易で、広く存在し、非侵襲性といった利点があります。近年、人工知能(AI)が心音補助診断に応用され、広く注目を集めています。自動心音聴診技術は心臓の状態を迅速かつ効果的に評価するのに役立ちます。しかし、現存する研究はデータの安全性およびプライバシー問題を無視しており、特に多機関がデータを共同使用する場合に...

パーキンソン病患者の歩行凍結のためのダブルハードル定量モデル

パーキンソン病患者の歩行停止量化モデルの研究 背景紹介 パーキンソン病 (Parkinson’s Disease, PD) は、複雑な運動障害を伴う一般的な神経変性疾患です。パーキンソン病患者の後期段階では、「歩行停止」(Freezing of Gait, FOG) 現象が特に顕著で、これは患者が歩行中に突然始動できなくなったり、歩行を続けられなくなる短時間の現象を指します。この現象は転倒リスクを増加させるだけでなく、患者の行動能力を著しく低下させ、その生活の質に重大な影響を与えます。したがって、FOGの重症度を正確に量化することは、臨床医がこの症状を管理し、その影響を軽減するために極めて重要です。 現在臨床でよく使用されている新型歩行停止問診票(new Freezing of Gait Q...

オンライン注意力デコーディングのためのドメイン逆学習を用いた畳み込みニューラルネットワークに基づく対被験者間脳 - コンピュータインターフェース

オンライン注意力デコーディングのためのドメイン逆学習を用いた畳み込みニューラルネットワークに基づく対被験者間脳 - コンピュータインターフェース

跨主体脑机接口:基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意解読は私たちの日常生活において極めて重要な役割を果たしており、それを脳波(EEG)に基づいて実現することが広く注目されています。しかし、EEG信号の個体間の顕著な差異により、各個人ごとに汎用モデルを訓練するのは実際には困難です。したがって、本論文では、この課題を解決するためのエンドツーエンドのブレイン・コンピュータ・インタフェース(BCI)フレームワークを提案します。特に、時間と空間の1次元畳み込みニューラルネットワーク(1D CNN)およびドメイン・アドバーサリアル・トレーニング(Domain-Adversarial Training)戦略を利用します。 従来の注意解読方法は、通常、線形判別分析(LDA)やサポ...

移動障害の定量化と診断

背景と研究動機 パーキンソン病(Parkinson’s Disease, PD)は神経変性疾患であり、主に患者の運動能力に影響を与え、震え、運動の遅れ、四肢の硬直、歩行バランスの問題を引き起こす。この運動障害は患者の独立した生活能力と生活の質に重大な影響を与える。統計によると、2030年までに、アメリカだけで約120万人がパーキンソン病にかかると予想され、世界的には患者数が1000万人を超える。したがって、患者の運動障害を正確に評価し診断する方法を見つけることは急務となっている。 現存するPDの重症度評価方法は主に臨床医の主観的な観察と経験に依存しており、患者が実験室や診療所で特定の動作を行うことによって評価される。この方法は人為的な主観的要因の影響を受けるばかりでなく、制御された環境での観...

生体模倣型視覚検出モデル:分数発火ニューロン回路を用いたイベント駆動型LGMDsの実装

生体模倣型視覚検出モデル:分数発火ニューロン回路を用いたイベント駆動型LGMDsの実装

学術報告:分数スパイキングニューロン回路に基づく生体模倣視覚検出モデルの研究 スマート自動運転や無人飛行機の分野で、迅速かつ効果的に衝突を予測し回避行動をトリガーすることは非常に重要な応用価値を持っています。イナゴの巨大運動探知ニューロン(LGMDs)は衝突が発生する前に効果的に衝突を予測し、回避行動をトリガーします。この能力により、LGMDは衝突回避人工視覚システムの設計に理想的なモデルとなります。従来のCMOSカメラとは異なり、イベントカメラ(DVS)は生物の視覚システムの光受容体を模倣し、LGMDシステムの分野を低レベルでシミュレートし、高時間分解能、高動的範囲、および最小の動きぼけなどの利点を提供します。 背景と意義 今回の研究は、厦門大学のYabin Deng、Haojie Rua...

360° 画像における物体検出の視野IoU

FOV IoUを利用した360°画像における物体検出 360°カメラは近年、仮想現実、自動運転、安全監視などの多くの分野で広く利用されています。360°画像データの増加に伴い、特に物体検出のニーズも高まっています。従来の方法では360°画像処理に不十分であるとして、Miao Cao、Satoshi Ikehata、Kiyoharu Aizawaの研究者らは、360°画像における物体検出の効果を改善するために、視野IoU(Field-of-View Intersection over Union、略称FOV-IoU)と360augmentationの二つの基本技術を提案しました。 背景と研究動機 現代のほとんどの物体検出ニューラルネットワークは透視画像用に設計されていますが、等距離長方形投影(...