学術的背景 乳がんは、世界中の女性の中で最も一般的な悪性腫瘍の一つであり、その発症メカニズムは複雑で、さまざまな細胞タイプとシグナル経路の相互作用が関与しています。近年、腫瘍微小環境（Tumor Microenvironment, TME）ががんの進行において重要な役割を果たすことが注目されています。好中球（Neutrophils）は免疫系の重要な構成要素ですが、腫瘍微小環境におけるその機能は完全には解明されていません。一部の研究では、好中球が腫瘍の成長や転移を促進する可能性が示唆されていますが、乳がんにおける具体的な作用メカニズムはまだ不明です。したがって、好中球と腫瘍細胞間の相互作用を深く研究することは、乳がんの進行メカニズムを解明し、新しい治療戦略を開発する上で重要な意義を持ちます。 ...

学術的背景 意思決定分析、パターン認識、医療診断などの分野において、ファジィ集合理論は不確実性や曖昧性を扱うための重要な数学的ツールを提供しています。従来のファジィ集合（Fuzzy Set, FS）や直観的ファジィ集合（Intuitionistic Fuzzy Set, IFS）は、複雑なデータを扱う際に一定の限界があり、特に中立性（neutrality）を考慮する必要がある場合にその限界が顕著です。ピクチャーファジィ集合（Picture Fuzzy Set, PFS）は、ファジィ集合理論の拡張として、中立性という次元を導入し、現実世界の曖昧な情報をより包括的に記述することができます。しかし、既存のPFS類似度測定方法は、いくつかの問題を扱う際に不合理な結果を生じることがあり、例えば公理要件...

学術的背景 現代の医療環境において、医学画像は疾患の診断、治療計画、健康管理において極めて重要な役割を果たしています。しかし、従来の医学画像分析手法には、過学習（overfitting）、計算コストの高さ、汎化能力の限界、ノイズ、サイズや形状の変化など、多くの課題があります。これらの課題により、医学画像の分類と検出精度が制限され、臨床意思決定の正確性と効率性に影響を与えています。 これらの課題に対処するため、研究者たちは機械学習と深層学習に基づく様々な医学画像分析手法を提案してきました。しかし、これらの手法は複雑なデータセットを扱う際に依然として限界があり、特に計算効率と分類精度の面で課題が残っています。そこで、本論文ではEPDTNet+-EM（Efficient Parallel Deep...

背景紹介 認知症は世界的な健康問題であり、患者の生活の質に深刻な影響を与え、医療システムに大きな負担をかけています。アルツハイマー病（Alzheimer’s Disease, AD）と前頭側頭型認知症（Frontotemporal Dementia, FTD）は認知症の一般的なタイプであり、その症状は重複しているため、正確な診断とターゲットを絞った治療の開発が特に困難です。早期発見と正確な診断は、認知症の効果的な管理にとって重要です。臨床評価や神経画像技術（MRI、PETスキャン）などの従来の診断方法は有効ですが、コストが高く、時間がかかり、普及が難しいです。そのため、研究者は非侵襲的でコスト効率の高い代替方法、例えば脳波（Electroencephalography, EEG）の探索を始め...

学術的背景 大腸癌（Colorectal Cancer, CRC）は、世界的に見ても最も一般的ながんの一つであり、特に50歳以上の人口においてその発症率が顕著に増加しています。早期発見と正確な診断は、患者の生存率を向上させる鍵です。しかし、従来の大腸癌スクリーニング方法、例えば大腸内視鏡検査は、医師の経験と視覚的判断に依存しており、一定の主観性と誤診のリスクが存在します。近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）と深層学習（Deep Learning, DL）技術が医学画像解析に応用されることで、大腸癌の自動診断に新たな可能性がもたらされています。しかし、既存のAIモデルは、画像特徴の抽出とモデルの解釈性においてまだ不十分であり、特に異なる撮影条件下の画像を扱う...

学術的背景 脳波（Electroencephalogram, EEG）は、脳活動を研究するための重要なツールであり、神経科学、臨床診断、脳-コンピュータインタフェースなどの分野で広く使用されています。しかし、EEG信号は収集プロセス中にさまざまなアーティファクト（artifacts）の影響を受けやすく、例えば眼電図アーティファクト（Electrooculography, EOG）や筋電図アーティファクト（Electromyography, EMG）などがあります。これらのアーティファクトはEEG信号の品質を著しく低下させ、その後の分析や応用に影響を及ぼします。既存の方法は単一のアーティファクトを除去するために開発されていますが、複数のアーティファクトが同時に存在する場合、これらの方法は十分な...