| 辻本 陵 | M, 2回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | 安本 慶一 | 上垣外 英剛 | 大内 啓樹 |
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title: Generating Explanations for Temporal Changes in Remote Sensing Images
abstract: Satellite images are essential for acquiring geographic spatial information and monitoring changes in land use, with a growing demand for detailed explanations of these changes. This study aims to input satellite image datasets into a multimodal large-scale language model and automatically generate detailed explanations about temporal changes. In this presentation, we will highlight current issues and challenges, proposing improvements in accuracy through dataset expansion and the creation of evaluation metrics. language of the presentation: Japanese 発表題目: 衛星画像を活用した時系列的な変化の説明生成 発表概要: 衛星画像は、地理空間情報の取得や土地利用の変化のモニタリングに不可欠であり、その変化の詳細な説明に対する需要が高まっている。本研究では、衛星画像データセットをマルチモーダル大規模言語モデルに入力し、時間的変化に関する詳細な説明を自動生成することを目指す。本発表では、現在の問題点と課題を明らかにし、データセットの拡張による精度の向上と評価指標の作成を提案する。 | ||||||
| 澤野 耕平 | M, 2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 | 渡辺 太郎 | 諏訪 博彦 | 松田 裕貴 |
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title: A PoI Location Estimation Method Using Time-Series SNS Post Data with Photos in Tourist Areas
abstract: Social media posts from tourist areas often contain information about Points of Interest (PoIs) that tourists are genuinely interested in. As a result, the number of tourists visiting PoIs based on other people’s posts has increased. To efficiently visit PoIs, it is essential for posts to have location information. However, due to increasing concerns over privacy protection in recent years, fewer social media posts include location information. To effectively utilize these posts, it is necessary to estimate the locations of the PoIs mentioned in them. In this study, we propose a method for estimating the locations of unregistered PoIs based on time-series data from photos and texts posted on social media. In the proposed method, posts with geocoded location information derived from the text serve as anchors, and the PoIs to be estimated are located based on their temporal relationship with these anchor posts. To evaluate the proposed method, we conducted tourism experiments in Toyama and Nara Prefectures, collecting post data to assess the accuracy of PoI location estimation. 発表題目: 観光地での写真付き時系列SNS投稿データを用いたPoI位置推定手法の検討 発表概要: 観光地でのSNS投稿は，観光客が実際に興味を持った地点（PoI）の情報が多く含まれている．そのため，観光客が他者の投稿を参考にPoIを訪問する機会も増えている．効率的にPoIを訪問するためには，位置情報が付与されていることが求められる．しかし，近年プライバシー保護の観点からSNS投稿に位置情報が付与されていることは少ない．SNS投稿を有効活用するためには、投稿されたPoIの位置を推定する必要がある。本研究では、SNSに投稿された写真やテキストの時系列データに基づいて未登録のPoIの位置を推定する手法を提案する．提案手法では投稿テキストからジオコーディングした投稿をアンカーとし，推定対象のPoIをアンカーとの訪問時系列的な関係から位置推定を行う．提案手法評価のために富山県および奈良県で観光実験を通じて投稿データを収集し、PoI位置推定精度を評価する。 language of the presentation: Japanese | ||||||
| 福島 拓也 | M, 2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 |
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title: *** Towards the Development of a Japanese Medical Dialogue System Using Large Language Models ~Validation in Genetic Counseling~ ***
abstract: *** The demand for genetic counseling has been increasing due to advances in genetic research and treatments. However, genetic counseling requires specialized medical knowledge and counseling skills, making the high educational costs and shortage of professionals a significant challenge. Recently, the rapid development of large language models (LLMs) has shown expert-level capabilities in various fields, raising expectations for their application in genetic counseling. This study aims to develop a Japanese-language genetic counseling dialogue system to enable more people to access genetic counseling by partially replacing tasks with LLMs and reducing the burden on professionals. First, we applied improvement methods for LLMs (Instruction Tuning, RAG, Prompt Engineering) to genetic counseling using data collected from the web and data created with experts. Subsequently, we conducted an evaluation by genetic counselors using 120 carefully selected questions collected through crowdsourcing, revealing the impact and challenges of each improvement method in the context of genetic counseling. *** language of the presentation: *** Japanese *** 発表題目: *** 大規模言語モデルを活用した日本語医療対話システムの構築に向けて〜遺伝カウンセリングにおける検証〜 *** 発表概要: *** 遺伝学研究や治療の進展により，遺伝カウンセリングへの需要が増加している．しかし，遺伝カウンセリングには専門的な医学知識やカウンセリングスキルが求められるため，教育コストの高さから専門家の不足が課題となっている．近年，大規模言語モデル (LLM)の急速な発展により，様々な領域で専門家レベルの能力が報告されており，遺伝カウンセリングへの活用も期待される．LLMで業務の一部を代替し負担を減らすことで，多くの人が遺伝カウンセリングを受診可能となることを目的に，本研究では日本語遺伝カウンセリング対話システムの構築に取り組む．まず，Web上から収集したデータおよび専門家と作成したデータを活用し、遺伝カウンセリングにおけるLLMの改善手法 (Instruction Tuning, RAG, Prompt Engineering)を適用した．その後，クラウドソーシングで収集し精選した120件の質問を用いて遺伝カウンセラーによる評価を実施し，遺伝カウンセリングにおけるLLMの各改善手法の影響と課題を明らかにした． *** | ||||||
| 竹崎 汐飛 | M, 2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 |
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title: Perfusion Analysis Using Deep Learning Models
abstract: In Japan, the leading causes of death are primarily organ diseases such as cancer, heart disease, and renal failure. By evaluating whether an organ is functioning normally, it is believed that early detection of diseases and a wider range of treatment options can be achieved. Therefore, this study aims to visualize and quantify blood flow in organs through perfusion analysis using PET imaging.
Previous studies conducted perfusion analysis based on a single-compartment model, calculating values on a pixel-by-pixel basis. However, this approach has the drawbacks of not considering the information from surrounding pixels and requiring long computation times. To address these issues, this study proposes a perfusion analysis method using deep learning models. The results demonstrate improvements in accuracy and reductions in computation time with the proposed method.
language of the presentation: *** Japanese ***
発表題目: 深層学習モデルを用いた灌流解析 発表概要: 日本における主要な死因は、がんをはじめとして、心疾患や腎不全などの臓器疾患が多くを占めている。臓器が正常に機能しているかを評価することで、病気の早期発見や治療法の選択肢を増やすことができると考えられる。そこで本研究では、PET画像を用いた灌流解析を通じて、臓器の血流を可視化・定量化することを目指す。 先行研究では、シングルコンパートメントモデルに基づき、ピクセル単位での計算が行われていた。しかし、この手法では周辺画素の情報を考慮できず、計算時間も長いという課題があった。本研究では、これらの問題を解決するために、深層学習モデルを用いた灌流解析手法を提案する。提案手法により、精度の向上と計算時間の短縮を目指した結果を報告する。 | ||||||
| 伊藤 善久 | M, 2回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸 | 金谷 重彦 | 大竹 義人 | SOUFI Mazen |
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title: Individual patient biomechanics simulation integrating CT and MRI-based musculoskeletal modelling and simple motion measurement
abstract: In current biomechanics simulations, motion data are acquired using optical motion capture systems such as Vicon, and the simulation is performed using a scaled general-purpose model based on the motion data and the height and weight data of the subject. However, this method has problems: the introduction of an optical motion capture system is quite costly, and the scaling of a general-purpose model does not reflect individual differences in musculoskeletal structure. To improve these problems, we acquired motion data using OpenCap, which is easy to install, and conducted simulations using an individual patient musculoskeletal model that reflects the skeletal shape and muscle volume data estimated from MR images. We report the results of a comparison of simulations using both a musculoskeletal model scaled from a general-purpose model and a patient-specific musculoskeletal model, and compare the simulation results. language of the presentation: Japanese 発表題目:CT・MRI に基づく筋骨格モデリングと簡易動作計測を統合した患者個別バイオメカニクスシミュレーション 発表概要：現在行われているバイオメカニクスシミュレーションでは，Vicon などの光学式モーションキャプチャシステムを用いてモー ションデータを取得し，そのモーションデータと対象の身長・体重データから汎用モデルをスケーリングしたモデルを用いてシミ ュレーションを行う.しかしこの方法には，光学式モーションキャプチャシステムの導入にかなりコストがかかること，汎用モデル をスケーリングしただけでは筋骨格の個人差が反映されないことといった問題がある.これらの問題を改善するために，導入が容易 な OpenCap を用いてモーションデータを取得し，MR 画像から推定した骨格形状と筋肉体積データを反映させた患者個別筋骨格モ デルでシミュレーションを行った.汎用モデルをスケーリングした筋骨格モデルと患者個別筋骨格モデルのそれぞれでシミュレー ションを行い，比較した結果を報告する. | ||||||
| 三浦 皓大 | M, 2回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸 | 金谷 重彦 | 大竹 義人 | SOUFI Mazen |
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title: Development of a multi-organ statistical shape model for organs related to mastication and swallowing
abstract: Swallowing is a series of actions that involve chewing and swallowing food in the oral cavity. Swallowing is a function that we are born with, but it declines with age and can cause symptoms such as aspiration pneumonia. Therefore, it is important to elucidate the principles of the masticatory swallowing function in order to prevent such accidents. It is said that the decline of swallowing function is related to the movement of the hyoid bone. It is also said that there is a relationship between the decline of masticatory function and swallowing function, and that the decline of masticatory function is associated with the decline of the functions around the oral cavity. Therefore, in this study, we construct a multi-structural statistical shape model of the hyoid bone and organs related to mastication and swallowing, and analyze the organs related to mastication and swallowing to understand the shape change. In addition, we attempted to predict the internal musculoskeletal structure from the body surface in order to analyze swallowing in a non-invasive manner. language of the presentation: Japanese 発表題目:咀嚼嚥下に関連する臓器を対象とした複数臓器統計形状モデルの構築 発表概要：食物を口腔内に咀嚼し，飲み込む一連動作を嚥下と呼ぶ．嚥下機能は我々が生まれ持った時から持つ機能であるが，年齢を重ねるごとに低下し，誤嚥から誤嚥性肺炎といった症状を起こすことがある．そのため，このような事故を防ぐために咀嚼嚥下機能の原理を解明することは重要である．嚥下機能の低下は，舌骨の動きとの関連があると言われている．また，咀嚼機能と嚥下機能の低下には関連性があり，咀嚼機能の低下は口腔周辺の機能の低下と関連があると言われている．そこで本研究では，舌骨および咀嚼嚥下に関連する臓器を対象とした多構造統計形状モデルの構築を行い，咀嚼嚥下に関連する臓器を解析することにより，形状変化の把握を行う．さらに，非侵襲での嚥下解析を目指すために体表面からの内部筋骨格予測を試みたのでその結果を報告する． | ||||||