| 佐久間 隆友 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, 清川 清, 諏訪 博彦, 松井 智一 |
|
title: Development of a life behavior annotation request interface based on scarcity and response cost
abstract: In the field of behavior recognition, the diversification of lifestyles in recent years has highlighted the importance of personalized models for each household. For this purpose, annotation tasks performed by residents themselves are essential. However, conventional methods often have inappropriate timing and interfaces for annotation requests, leading to a lack of continuous annotation. As a result, the practical application of these models has remained limited to experimental environments. In this study, we aim to develop an annotation request interface that motivates and reduces the burden of long-term annotation. language of the presentation: Japanese 発表題目: 希少性と応答コストに基づく生活行動アノテーション要求インターフェースの開発 発表概要: 行動認識分野では，近年のライフスタイルの多様化により，各家庭にパーソナライズされたモデルであることが重要となってきている．そのためには，居住者自身によるアノテーション作業が必須であるが，従来の手法ではアノテーションの要求タイミングやインタフェースが不適であるために，継続的にアノテーションができず，未だその実証は実験環境に留まっている．本研究では，長期的なアノテーションの動機付け及び負担軽減を目的としたアノテーション要求インタフェースの開発を行う． | |||
| 由田 翔吾 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, 藤川 和利, 諏訪 博彦, 松田 裕貴 |
|
title:Proposal for estimating nuisance wildlife infestation areas using participatory trace sensing and geographic information
abstract:In this study, we propose a method for the prevention of crop damage and personal harm caused by nuisance wildlife through participatory sensing. This involves collecting information on animal traces, such as footprints, through participatory sensing and integrating it with geographic information to sequentially estimate areas of occurrence. This approach aims to support the efficient extermination and countermeasures against nuisance wildlife. language of the presentation: Japanese | |||
| 橋本 沙知 | M, 1回目発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, 安本 慶一, 小野 直亮, MD.Altaf-Ul-Amin |
|
title: Development of a Deep Learning Model for Annotation of Natural Metabolites from Mass Chromatograms
abstract:Metabolome analysis has become increasingly important in recent years for elucidating life science. Therefore, methods for identifying compounds from mass spectrometry data such as LC-MS have been studied. However, most of the compound annotation models using database libraries and computational tools have limitations to specific types of molecules. In this study, we propose a general method based on deep learning for identifying molecular substructures using a model that generates mass spectral peaks from molecular descriptors and predict molecular substructures. 発表題目：深層学習を用いたマススペクトルからの天然代謝物の同定モデルの開発 発表概要：メタボロミクス解析は生命科学の解明のために近年ますます重要になっている。そのためLC-MSなどの質量分析データから化合物を同定する手法が研究されているが、多くの計算ツールやデータベースのライブラリを用いた構造の同定モデルでは特定の種類の分子に特化した同定に範囲が限定されているといった課題が残されている。そこで本研究では、分子記述子を使って分子構造からマススペクトルのピークを生成するモデルを構築し、分子の部分構造を同定する汎用的な手法を提案する。 | |||
| 竹崎 汐飛 | M, 1回目発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, 佐藤 嘉伸, 小野 直亮, MD.Altaf-Ul-Amin |
|
title: *** Development of a perfusion analysis model using a deep learning model based on dynamic analysis of PET images ***
abstract: *** Perfusion refers to the amount and flow of blood supply to specific tissues or organs, holding significant medical importance. However, currently, investigating perfusion requires performing organ segmentation using CT/PET, and the use of CT raises concerns about the radiation exposure to patients. Therefore, this study aims to conduct perfusion analysis by utilizing functional segmentation based solely on PET images, rather than structural segmentation like CT, to address the radiation exposure issue. *** language of the presentation: *** Japanese *** 発表題目: *** PET画像のダイナミクス解析に基づく深層学習モデルを用いた灌流解析モデルの開発*** 発表概要: *** 灌流とは特定の組織や臓器における血液の供給量や流れを示し、医学的に重要な意味を持っています。しかし、現在、灌流を調査するためにはCT/PETを用いて臓器のセグメンテーションを行う必要があり、CTを使用することで患者への被曝量が問題とされています。そこで、本研究ではCTのように構造的なセグメンテーションではなく、PET画像のみを用いて機能的なセグメンテーションを行い、灌流解析を行うことを目指しています。 *** | |||
| 大南 英理 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎, 荒牧 英治, 大内 啓樹 |
|
title: Judgement article number prediction in Japanese
abstract: Natural language processing in legal domain is highly demanded technology as nature of law, applecable toevery person and requiring fairness regardless of any characteristics. In this presentation, we try to predict applied article number of law from Japanese legal judgement. language of the presentation:Japanese | |||
| 中谷 響 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎, 荒牧 英治, 大内 啓樹 |
|
title: A Context and Attribute-Aware Geocoding Model
abstract: Geocoding is a fundamental technology that associates language expressions related to specific locations, namely, location reference expressions (LRE), with geographical information, such as latitude and longitude. A representative geocoding approach links each expression to an appropriate entry with geographical information in a map database (DB). A main challenge in this approach is how to resolve the ambiguity between entries with similar names. To address this challenge, we propose a model that captures (i) contextual information of each LRE in the input sentence and (ii) attribute information of each entry in the map DB. In this presentation, we discuss the details of our model, experimental results, and future directions. language of the presentation: Japanese | |||
| 片山 歩希 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎, 荒牧 英治, 大内 啓樹 |
|
title: To read "The Narrow Road to the Interior" in ChatGPT —Named Entity Recognition for Early Modern Japanese Travel Writing—
abstract: Some ancient documents contain geographical information such as historical place names and geographical references to events that took place in those places. By structuring such geographic information, it is possible to reveal the geographic trajectory of ancient peoples and to reveal records of disaster tradition. In this study, as the first step of structuring geographic information in ancient documents, we extract place referents in a Early Modern Japanese Travel Writing, "The Narrow Road to the Interior". We mainly use ChatGPT to extract place reference expressions from "The Narrow Road to the Interior" to obtain extraction accuracy and output results. From the results, we discuss the problems when applying the method to ancient documents. language of the presentation: Japanese 発表題目: ChatGPT で「おくのほそ道」を読む—近世紀行文における場所参照表現の認識— 発表概要: 古典籍には、歴史的地名のような場所参照表現とその場所で起こった出来事といった地理情報が記録されているものがある。そうした地理情報を構造化することで、古人が辿った地理的軌跡を明らかにしたり、災害伝承の記録を掘り起こすことなどが可能になる。本研究では、古典籍中の地理情報構造化の最初のステップとして、近世紀行文「おくのほそ道」に含まれる場所参照表現の抽出に取り組む。主にChatGPTを用いて「おくのほそ道」から場所参照表現を抽出することによる抽出精度、出力結果を得る。結果から古典籍への応用時の問題を述べる。 | |||
| 中岡 明義 | M, 1回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治, 渡辺 太郎, 若宮 翔子, 矢田 竣太郎 |
|
title: Dataset construction for behavior classification using social media.
abstract: Various types of information can be obtained from social media texts, and various studies have been conducted on sentiment analysis and behavior analysis. However, in behavioral analysis, only studies focusing on limited behaviors have been conducted. In this study, we focused on more generic behaviors and aimed to classify social media texts into generic behaviors. Specifically, we constructed a dataset by assigning behavioral labels to Twitter texts, and evaluated the dataset. language of the presentation: Japanese | |||
| 中川 綾子 | M, 1回目発表 | 数理情報学 | 田中 沙織, 池田 和司, 荒牧 英治, 川島 一朔（委託教員） |
|
title: Development of psychological treatments for Problematic Smartphone Uses optimized for individual characteristics.s
abstract: Smartphones have reached 90.1% ownership among households in Japan in just 10 years since their introduction in 2013. With this rapid penetration, the Problematic Smartphone Uses (PSUs) has emerged as a new social issue. This PSUs leads to various physical and psychosocial issues, such as disrupted daily routines and impaired interpersonal relationships. However, the underlying mechanisms of PSUs remain unclear, and effective treatments are yet to be established. In this study, we will analyze the relationship between various smartphone uses and personal characteristic by machine learning to identify potential factors of PSUs. Through this analysis, we intend to categorize different types of PSUs and assess the efficacy of targeted treatments for each category. The ultimate objective of this research is to develop personalized treatment approaches for PSUs. language of the presentation: Japanese 発表題目: 個々人に最適化したスマートフォン依存の治療法開発 発表概要: スマートフォンの普及率は、2013年の登場以来わずか10年で日本国内の世帯の90.1％に達した。この急速な普及に伴い、スマートフォン依存が新たな社会問題として浮上している。この依存は、生活リズムの乱れや人間関係の悪化など、身体的および心理社会的な問題を引き起こし、社会全体に甚大な影響を与えている。現在、スマートフォン依存のメカニズムは未解明であり、確立された治療法も存在しない。本研究では、個人のスマートフォン使用と多様な個人特性データを機械学習を用いて分析し、スマートフォン依存の潜在的な要因を明らかにする。この分析を通じて、依存のタイプを解明し、各タイプに応じた治療法を検証する。最終的には、確立された診断基準がないスマートフォン依存に対し、個々人に最適化された治療法を開発することがこの研究の目標である。 | |||
| 榎原 学人 | M, 1回目発表 | 数理情報学 | 池田 和司☆, 川鍋 一晃（客員教授）, 杉本 徳和（客員准教授）, 田中 沙織 |
|
title: *** Covert speech decoding using optical pumping magnetometer (OPM) *** <br /> abstract: *** Neurodegenerative diseases such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS) can cause lock-in syndrome, in which cognitive function is maintained despite complete paralysis. Augmentative and alternative communication (AAC) devices are tools for people with communication impairments. However, current AAC devices are not available for LIS patients. This study aims to develop an audio BCI that can be used by LIS patients using an optical pumping magnetometer (OPM). Specifically, decoding covert speech achieves the goal. *** <br /> language of the presentation: *** Japanese *** | |||