Physics Informed Deep Unfolded Full Waveform Inversion for Edema Detection
本研究は、従来のフル波形逆解析(FWI)の計算コストと局所解の問題を解決し、実時間での浮腫検出を可能にする「物理情報に基づく深層学習展開型 FWI(DUFWI)」を提案し、シミュレーションおよびハードウェア実験において高い再構成精度と計算効率を実証したものである。
331 件の論文
本研究は、従来のフル波形逆解析(FWI)の計算コストと局所解の問題を解決し、実時間での浮腫検出を可能にする「物理情報に基づく深層学習展開型 FWI(DUFWI)」を提案し、シミュレーションおよびハードウェア実験において高い再構成精度と計算効率を実証したものである。
本論文は、窓関数を適用した離散フーリエ変換に基づくフェーザ推定が振動観測に及ぼす影響を完全な複素周波数応答として解析し、既知の複素利得を用いた振動振幅と位相の回復手法を提案するとともに、その有効性を時領域シミュレーションで検証している。
本論文は、6G 通信の要件を満たしつつ既存標準との互換性を維持するため、直交性と非直交性を統合した波形(特に SC-NOFS(2D))を提案し、高いデータレート、低遅延、高移動性への耐性など次世代通信に不可欠な特性を備えた汎用的なソリューションとして位置づけています。
この論文は、音声基礎モデルにおけるアクセント情報を隠れ表現の解釈可能な部分空間として捉え、パラメータの更新なしに推論時にアクティベーションを直接操作する「アクティベーション・ステアリング」手法を提案し、8 つのアクセントで単語誤り率を改善することを示しています。
この論文は、音声アシスタントのキーワード spotting における環境ノイズとクラス不均衡の問題を、ラベルなしテストデータのみで解決し、エントロピー最小化のバイアスを緩和する新しいテスト時適応手法「ImKWS」を提案するものです。
本論文は、信号伝搬中に波ドメインで処理を行う積層型インテリジェントメタサーフェス(SIM)の現状、応用例、および将来の次世代ネットワークにおける課題と機会を包括的にレビューし、新たな信号処理パラダイムとしての可能性を論じています。
本論文は、ISAC における CSI ベースの電磁逆散乱問題の悪条件化の根源を解析し、関心領域(ROI)を制限することで条件数を改善し、材料再構成の精度と計算効率を向上させる手法を提案・検証しています。
この論文は、ゼロショット音声合成モデルの推論時にアクティベーションを制御する「アクティベーション・ステアリング」手法を提案し、事前学習なしで参照話者のアクセントを除去しつつ声質(ティンバー)を維持した自然な音声生成を実現するものである。
本論文は、近距離場伝搬や遷移散乱により生じる強い空間相関と数値的不安定性を克服するため、貪欲な列グループ化と部分ごとの RIS 位相設計を用いて ill-conditioned な問題から安定した部分問題へ変換する条件数考慮型チャネル推定フレームワークを提案し、6G の上中帯域における従来の推定手法を大幅に凌駕する性能を実証しています。
本論文は、混合光・音響伝送を行う水中エネルギー収集リレーネットワークにおいて、モデルベース強化学習を用いた最適電力配分戦略を提案し、電池残量やチャネル状態、光リンクの可用性を考慮した長期的な秘匿性能の最大化を実現することを示しています。
この論文は、高次元のチャネル状態情報(CSI)を低次元潜在空間に投影して効率的な参照点検索を実現し、さらにグラフ注意ネットワークを用いて参照点間の相関を明示的にモデル化することで、既存の手法を上回る高精度かつスケーラブルな無線位置推定を可能にする統合的な検索支援フレームワークを提案するものである。
本論文は、脳神経・生理・行動の多角的視点から感情を捉えるため、多様な生理信号と RGB-D 動画を同期収集し、3 段階の階層アノテーションを備えた新しいマルチモーダル感情データセット「MAD」を提案し、その有効性を多様なベンチマーク実験で実証したものです。
枕上の振動心電図(BCG)における J 波検出において、既存のセグメンテーション手法の課題を克服し、イベントレベルのセット予測アプローチを採用することで、モデルの複雑さを大幅に削減しながら検出精度を向上させる新たなフレームワークと、多被験者・多夜間の自然睡眠データセットを提案する。
フィンランド語、フランス語、スロバキア語の3言語を用いた研究により、自閉症児と非自閉症児の音声分類において、言語固有の特性と普遍的な手がかりの両方が存在し、言語に依存しないロバストな分類には言語を考慮したモデル化と記録条件の均質化が必要であることが示されました。
この論文は、フィンランド語、フランス語、スロバキア語の多言語コーパスを用いた分析により、自閉症児の韻律がピッチだけでなく、強度の変動や声質(息混じり感の低さなど)にも言語を超えた特徴的なパターンを示すことを明らかにし、欠陥モデルではなく複雑で独自の音声プロファイルとして捉えるべきであると結論付けています。
この論文は、医師と患者の重なり合うヒンディー語・英語コードスイッチング会話から医療状態を抽出する課題に対し、重なり話者分離(EEND-VC)とドメイン特化型 ASR、LLM による誤り修正を組み合わせるオープンソースのカスケードシステムを提案し、DISPLACE-M チャレンジで 1 位を獲得したことを報告しています。
この論文は、ラグランジュ形式に基づく統一的な回帰枠組みを提案し、その中で離散コサイン変換(DCT)を制約条件として用いることで、多項式やロジスティック回帰を包含する新たな DCT 回帰モデルを導出し、その計算効率と収束性の向上を実証しています。
本論文は、6G 以降の次世代無線ネットワーク向けに、1 次元および 2 次元変調波形の設計原理、チャネル条件に対する耐性、性能指標、および応用分野を体系的に分析・比較し、波形選択の指針と標準化への重要な参照資料を提供する統合的なマルチキャリア波形フレームワークを提案しています。
本論文は、通信信号の反射とレーダー目標からの散乱波の受信を同時に行うハイブリッド RIS を用いた MIMO 双機能レーダー通信システムを提案し、通信の SINR 要件を満たしつつレーダーの SINR を最大化するための基地局ビームフォーマと HRIS 設定の効率的な最適化手法を確立したものである。
本論文は、無線センサーネットワークにおいて、送信電力を新たな次元として活用し、データ伝送と干渉グラフ推定を同時に行う「同時洪水」方式を提案することで、従来の測定オーバーヘッドの問題を解決し、実用的な干渉グラフ推定を実現することを示しています。