横浜市立大学大学院生命医科学研究科の寺山慧研究教授は、東京科学大学（Science Tokyo）総合研究院 元素戦略MDX研究センターの木村公俊大学院生（当時）、井手啓介助教、神谷利夫教授らの研究グループ、台湾国立中山大学 Kuan-Ju Zhou（クアンジュー・ショウ）氏らと共同で、半導体デバイスの逆問題（用語1）を1ミリ秒未満で高精度に解く新しい機械学習手法を開発しました。...

本研究では、網羅的に知識横断的な解決策を生成する手法SELLMを提案しました（図１）。SELLMは、知識や技術を網羅するリストから、「専門家」の網羅的なリストを作成することで解決策を生成します。具体的には、リストの知識を１つずつ取り出して、その知識に関する専門家としてLLMに振る舞うよう、テキストベースで指示します。「専門家」LLMのそれぞれから解決策を提案させることで、他分野の目線から考えた、さまざまな解決策を生成させることが可能になります。網羅的なリストとして、国際特許分類（IPC）や周期表（元素のリスト）などが利用可能です。例えば、IPCは古今東西の既存技術を網羅しており、多様...

■研究対象および方法 画像検査と手術による摘出標本を用いた病理組織診断にて中枢神経系原発悪性リンパ腫（PCNSL）と診断された54名の患者さん（55病変）を対象に、画像データならびに遺伝子解析データを後方視的に解析しました。画像評価にはMRI検査とともにFDG-PET検査データを用いて、最大標準化摂取値（SUVmax）や腫瘍対背景比（tumor to background ratio: TBR）などの数値を測定しました。PET検査には、高解像度のdFDG-PETおよび従来型のaFDG-PETの2種を用いました。腫瘍組織は...