| 奥野 智也 | M, 1回目発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, 宮尾 知幸（MS）, 小野 直亮, MD.Altaf-Ul-Amin |
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title: Predicting Small Molecule Substrates Structure Based on Three-Dimensional Structure of Enzymes
abstract: In recent years, the field of organic chemistry has seen increasing interest in the application of biocatalysis. A fundamental task in this area is identifying suitable enzyme-substrate pairs. Prior studies have focused on either individual enzymes or specific enzyme families. Furthermore, advancements in this field include the introduction of a deep-learning-based model that targets a wider range of enzymes. However, it is not yet fully understood how accurately machine learning models can make predictions in the context of broader enzyme-substrate space. This research aims to explore how a machine learning model can effectively narrow down the potential substrates space for each enzyme, utilizing data that is commonly available for known enzymes. In this context, we develop a deep learning model for predicting sub-structure of substrate molecules, based on three dimensional structure of enzymes. language of the presentation: Japanese | |||
| 内田 翔一朗 | M, 1回目発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, 西條 雄介（BS）, 小野 直亮, MD.Altaf-Ul-Amin |
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title: Extraction of enviromental factors by metagenomic analysis of soil microorganisms in rice farmland
abstract: A huge number of diverse microorganisms live iin soil. These microorganisms are It plays important functions such as material circulation in the soil and supply of nutrients to plants. This research aims to maximise yields and develop sustainable farmland by analyzing the effects og microorganisms in the agricultural field using principal coordinate analysis and hierarchical clustering. language of the presentation: Japanese | |||
| 浅井 俊宏 | 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, 岡田 実, 諏訪 博彦, 松井 智一 |
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title: Proposal of an everyday life sensing system using non-contact sensors and a home action recognition method applying active learning.
abstract: Various home action recognition methods have been proposed for application to high-quality lifestyle services such as in-home action recommendation. In particular, there is a need for low-cost, low-effort sensing while protecting residents' privacy. As a system to solve this problem, SALON, a maintenance-free home sensing system that operates wirelessly and without power supplying while protecting privacy, has been proposed. However, SALON has the problem that it requires residents to provide high-frequency and high-quality annotations of their activities. In this study, we propose a method to reduce annotation cost by applying active learning to datasets collected by SALON from home. The proposed method is expected to reduce annotation costs and missing data values and to enable more efficient data collection. language of the presentation: Japanese 発表題目: 非接触センサを用いた日常生活センシングシステムと能動学習を適用した行動認識手法の提案 発表概要: 宅内での行動推薦など高品質な生活サービスに応用するため，様々な宅内行動認識手法が提案されている．特に，居住者のプライバシーに配慮しつつ，低コスト・低労力でセンシングすることが求められている．それを実現するシステムとして，プライバシーに配慮しつつ無線・無給電で動作し，メンテナンスフリーの宅内センシングシステムであるSALONが提案されている．しかし，SALONは，居住者に行動に関する高頻度・高品質なアノテーションを要求しなければならないという課題がある．本研究ではSALONで収集される一般家庭から得られたデータセットに対して能動学習を適用し，アノテーションコストを低減する手法を提案する．提案手法では，一般家庭における問題点であったアノテーションコストとデータの欠損値を削減し，より効率的なデータ収集が可能になる事が期待される． | |||
| 酒井 裕基 | 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, 門林 雄基, 諏訪 博彦 |
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title: Utilization of Digital Signage in Inter-Device Federated Learning for Constructing Object Recognition Models in Tourist Areas
abstract: In recent years, with the widespread adoption of AI-based services across various fields, there is a demand for machine learning algorithms that enable low-cost and high-precision model construction. Inter-device communication-based federated learning(IDC-FL), a machine learning approach, enables model construction without the use of a server. However, it has the drawback of low model accuracy. This research envisions constructing object recognition models in tourist areas and proposes an enhanced version of IDC-FL to address this challenge. The proposal involves strategically placing multiple digital signage in the target area to temporarily store models transmitted from neighboring devices. The goal is to increase the opportunities to acquire models beneficial for accuracy improvement and enhance the accuracy of models constructed on each device by facilitating communication between each user device and not only other devices but also digital signage. language of the presentation: Japanese 発表題目: 観光地オブジェクト認識モデル構築のための端末間通信型連合学習におけるデジタルサイネージ活用法 発表概要: 近年，幅広い分野における人工知能を活用したサービスの普及に伴い，低コストで高精度なモデル構築を実現する機械学習アルゴリズムが求められている． 機械学習の一手法である端末間通信型連合学習は，ユーザのプライバシを保護しながら，サーバを介さないモデル構築を実現する一方で，モデルの精度が低いという欠点を有する． 本研究は，観光エリアにおいてオブジェクト認識モデルを構築することを想定し，この課題を解決する改良型の端末間通信型連合学習を提案する． 近隣の端末から送信されたモデルを一時的に保管するデジタルサイネージを対象エリア内に複数配置し，各ユーザ端末が他端末だけでなくデジタルサイネージとも通信することにより， 精度向上に有用なモデルを取得できる機会を増加させ，各端末で構築されるモデルの精度向上を図る． | |||
| 滝上 耕平 | M, 1回目発表 | サイバーレジリエンス構成学 | 門林 雄基, 笠原 正治, 妙中 雄三 |
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title: Proposing a Secure Rendering Process Protected by TEE
abstract: Given that browsers are applications where a variety of sensitive information such as passwords, credit card numbers, and addresses are used and stored, there is a need to securely manage this confidential data. Due to the nature of browsers retrieving web pages from external sources, research and implementation of defense mechanisms have primarily focused on attacks using web page source codes such as HTML, CSS, and JavaScript. However, there are no defense mechanisms against attackers who have OS privileges and can control memory, making it easy to steal confidential information in such cases. This study proposes a defense mechanism to protect the entire rendering process, including HTML tags and nodes rendered on the DOM tree, by using TrustZone, a feature of ARM-manufactured CPUs that deploys memory areas with strict access control, ensuring confidentiality, and thus preventing information theft from the rendering engine, with a focus on smartphones. language of the presentation: Japanese 発表題目: TEEで保護された安全なレンダリングプロセスの提案 発表概要: ブラウザはパスワードやクレジットカード番号、住所といった多様な機密情報が使用・保存されているアプリケーションであるため、機密情報を安全に管理する必要がある。ブラウザの外部からWebページを取得する性質から、これまで主にHTML、CSS、JavaScriptといったWebページのソースコードを使った攻撃に対する防御機構の研究・実装がされてきた。しかしOS特権等を持ちメモリを掌握可能な攻撃者に対しては防御機構が存在せず、この場合には容易に機密情報が窃取される。本研究ではスマートフォンを対象に厳密なアクセス制御によって機密性が保証されたメモリ領域を展開するArm製CPUの機能であるTrustZoneを用いて、HTMLタグ及びDOMツリー上に描画されるノード等を考慮したレンダリングプロセス全体の保護をし、レンダリングエンジンからの情報窃取を防ぐ防御機構を提案する。 | |||
| 山田 裕彌 | M, 1回目発表 | サイバーレジリエンス構成学 | 門林 雄基, 飯田 元, 妙中 雄三 |
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title: Proposal of API hash deobfuscation method based on PE header analysis information
abstract: In malware analysis, static analysis (code analysis) is an essential method for examining the detailed structure and functionality of malware. However, static analysis is susceptible to obfuscation, making the analysis of obfuscated malware challenging. Specifically, API hash obfuscation malware hashes Windows API names, complicating analysis based on API names. A known countermeasure for API hash obfuscation involves searching a database consisting of API names and hash values to decrypt the obfuscation. However, this method faces challenges in adapting to unknown hash algorithms. In this study, we propose a methodology that utilizes PE header analysis information from malware. This approach allows the identification of all embedded hash functions within the malware, enabling the automatic decryption of hashed API names. The proposed method aims to achieve obfuscation decryption, particularly in cases involving malware with embedded unknown hash algorithms. language of the presentation: Japanese 発表題目: PEヘッダ解析情報に基づいたAPIハッシュ難読化解除手法の提案 発表概要: マルウェア解析において静的解析（コード解析）は、マルウェアの構造や機能を詳細に調べるために不可欠な解析方法である。しかし、静的解析は難読化の影響を受けやすく、難読化マルウェアの解析は困難になることが多い。特にAPIハッシュ難読化マルウェアは使用するWindows API名をハッシュ化して使用するため、API名を起点にした解析が困難になってしまう。このAPIハッシュ難読化の対策手法として、API名とハッシュ値から構成されるデータベースを検索し難読化を解除する方法が知られているが、未知のハッシュアルゴリズムに対応できないといった課題がある。そこで本研究では、マルウェアによるPEヘッダの解析情報を用いることで、マルウェアに埋め込まれているハッシュ関数を全て特定しハッシュ化されたAPI名を自動で解除する手法を提案する。提案手法により、未知のハッシュアルゴリズムが埋め込まれたマルウェアに対する難読化解除を実現する。 | |||
| 西谷 実紘 | M, 2回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治, 中村 哲, 若宮 翔子, 矢田 竣太郎, 田中 宏季 |
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title: Patient expression normalization based on generative approach
abstract: Nowadays, studies that attempts to utilize the patient's narrative draws much attention.However, in order to utilize the patient's narrative, it is necessary to caputure the patient's free speech.This study aims to develop resources and techniques to convert patient speech into standard expressions. Especially, we focus only on the symptom expressions.First, we collected a large number of pairs of patient expressions and their standard forms by using crowdsourcing. Next, we used a generative approach to generate standard terms from patient expressions.From the experimental results, we found that the generative approach can generate strings similar to the correct disease name and disease names. We expect to conduct quasi-experiments using this system and build up supervisory data. language of the presentation: Japanese 発表題目: 生成アプローチによる患者表現の標準化 発表概要: 近年、患者の声を医療に生かす試みが盛んに行われている。しかし、患者の声を医療に生かすためには、患者の自由な発話を機械処理可能な形に変換する必要がある。そこで本研究では、患者の発話のうち症状表現についてこれを標準的な表現に変換するリソースと技術を研究開発することを目指す。まず、クラウドソーシングなどWebサービスを用いて、患者表現とその標準形のペアを大規模に収集した。次に、生成アプローチを用いて、患者表現から標準形を生成した。実験結果から、生成アプローチを用いることで、正解の病名に類似した文字列や正解とは異なるが意味の通る病名を生成できることが明らかになった。これにより、患者が実際に使いそうなテキストを低コストで実現することができる。今後、これを用いた擬似的な実験や教師データの構築が期待される。 | |||
| 大橋 智哉 | M, 1回目発表 | 光メディアインタフェース | 向川 康博, 佐藤 嘉伸, 舩冨 卓哉, 藤村 友貴, 北野 和哉 |
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title: 3D Shape Reconstruction of Organoids Using Density Fields
abstract: Organoids are artificial organs that are expected to be used in regenerative medicine. Organoids are generated in a few days, but not always the target organoid is generated, and the relationship between cell differentiation and shape during the generation process is still unknown. In this study, as a first step toward elucidating the relationship between cell differentiation and shape of organoids, we aim to reconstruct three-dimensional shapes of organoids from confocal microscopy images of organoids. Since the surfaces of organoids are ambiguous, 3D reconstruction methods based on the assumption of surfaces cannot properly reconstruct the shapes of organoids. Therefore, in this study, we have attempted the 3D shape reconstruction of the organoids by representing scenes in terms of density fields instead of surfaces. language of the presentation: Japanese 発表題目: 密度場を用いたオルガノイドの三次元形状復元 発表概要: オルガノイドは再生医療等で用いることが期待される人工臓器である. オルガノイドは数日かけて生成するが, 必ずしも対象とするものが生成されるとは限らず, 生成過程における細胞分化と形状の関係性はいまだに不明である. 本研究では, オルガノイドの細胞分化と形状の関係性を解明することへの最初のステップとして, 共焦点顕微鏡で撮影されたオルガノイド画像からオルガノイドの三次元形状復元を行うことを目的とする. オルガノイドは面が曖昧であるため, 面を仮定した三次元復元手法では適切に復元することができない. そこで本研究では, 面ではなく密度場でシーンを表現することにより, オルガノイドの三次元形状復元に取り組んだ。 | |||
| 楠田 晃大 | M, 2回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸, 向川 康博, 大竹 義人, SOUFI Mazen |
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title: Creation of a Statistical Shape Model using Upright CT and Musculoskeletal Estimation from Body Surface
abstract: The diagnosis of musculoskeletal disorders in a standing position should ideally be based on the musculoskeletal shape in that position. Detailed musculoskeletal shapes can be acquired through upright CT imaging, but the number of facilities capable of performing upright CT is limited. Meanwhile, recent advances in camera technology and image processing/recognition have made it easier to obtain 3D models of the body surface in a standing position. In this study, we created a statistical shape model from upright CT images and fitted it to the 3D model of the body surface, enabling us to estimate parts of the internal musculoskeletal shape. language of the presentation: Japanese 発表題目: 立位CTを用いた統計形状モデルの作成と体表からの筋骨格推定 発表概要:立位における運動器に疾患の診断は，立位における筋骨格形状に基づいて行われることが望ましい． 立位CTの撮影により詳細な筋骨格形状を取得することができるが，立位CTを撮影することが可能な施設は限られている． 一方で，近年のカメラや画像処理・画像認識技術の進歩により，立位の体表面の3Dモデルを入手することは容易である． 本研究では立位CT画像から統計形状モデルを作成し，体表面の3Dモデルにこれを当てはめることで，体内の筋骨格形状の一部を推定した． | |||