熊本大学大学院先端科学研究部岡島寛准教授らは、異なるサンプリング周期を持つ複数のセンサを用いるマルチレートセンサ環境下でのシステム同定に関する研究成果を発表しました。[取り組みの内容]本研究では、サンプリング周期が異なる複数のセンサから得られる信号を用いて、制御対象の数理モデルを高精度に構築するシステム同定アルゴリズムを提案しています。マルチレートシステムを周期時変システムとして扱い、サイクリック再定式化手法により線形時不変系に変換することで、既存のシステム同定手法を適用可能にします。さらに、サイクリック構造の特性を利用した座標変換により、元のマルチレートシステ...

全国43施設による多施設共同研究において、重症の分娩後異常出血に対してダイナミックCTを行った患者の約3割に「PRACE」と呼ばれる特徴的な所見が認められました。PRACEを認めた症例は、子宮動脈塞栓術を必要とするリスクが顕著に高いことが明らかになりました。本成果により、重症の分娩後異常出血症例においてCT画像所見に基づいた迅速な治療判断が可能となり、母体の救命率向上が期待されます。【概要説明】熊本大学大学院生命科学研究部産科婦人科学の近藤英治教授らの研究グループは、日本全国の周産期医療施設と連携し、重症の分娩後異常出血症例を対象と...

　熊本大学大学院自然科学教育部 城谷昌季 博士前期課程学生、熊本大学大学院先端科学研究部 尼﨑太樹 教授、木山真人 同助教らの研究グループは、グラフデータから特定のパターンを高精度に検出する革新的な機械学習のディープラーニングモデル「ENDNet」を開発しました。【取組内容】　本研究では、大きなデータグラフ内から特定のクエリグラフ（パターン）を見つけ出す「サブグラフマッチング」の課題に取り組み、余分なノード（節点）を検出・中和する新たな手法を提案しています。従来のグラフニューラルネットワーク（GNN）では、データグラフ内の余分なノードや接続がマッチング精度を低下させる問題...

熊本大学大学院 先端科学研究部 岡島寛准教授らは、周期時変システムに対する高精度な数理モデル化に関する研究成果を発表しました。本研究では、周期時変システムの数理モデルを導出するシステム同定アルゴリズムを提案しています。時不変化手法の一つである「サイクリング」を利用することで、線形時不変系に対する既存のシステム同定法を適用し、さらにマルコフパラメータに関する性質を利用した座標変換によって周期時変システムのモデルパラメータを導出します。本研究成果は、「IEEE ACCESS」に2025年1月30日に掲載されました。【今後の展開】　背景で述べたように、マルチレートセンサ系では入...