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「EditGANを用いた高精度な意味的画像編集」

「生成対抗ネットワーク（GAN）は、画像編集業界で新たな応用が増えています過去数ヶ月間、EditGANはAI / ML業界で人気を集めており、高精度かつ高品質な意味論的画像編集のための新しい手法として注目されています詳細についてEditGANモデルについて話し、[…]についてお知らせします」

「Llama 2：ChatGPTに挑むオープンソースの深層ダイブ」

「プログラミングや創造的な文章作成などの特定の領域で有望な複雑な推論タスクをこなす大規模言語モデル（LLM）が存在しますしかし、LLMの世界はただプラグアンドプレイの楽園ではありません使いやすさ、安全性、計算要件において課題があります本記事では、Llama 2の能力について詳しく掘り下げながら、[…]を提供します」

「HybridGNetによる解剖学的セグメンテーションの秘密を明らかにする：可能性のある解剖学的構造のデコードのためのAIエンコーダーデコーダー」

最近の深層ニューラルネットワークの進歩により、解剖的セグメンテーションに取り組むための新しいアプローチが可能になりました。例えば、深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）により、生体医学画像の解剖的セグメンテーションにおいて最先端の性能が実現されています。従来の手法では、注釈付きデータセットを使用してピクセルレベルのセグメンテーションを予測するために、標準のエンコーダデコーダCNNアーキテクチャが採用されます。このアプローチは、病変セグメンテーションなど、個人間でトポロジーが保存されていないシナリオに適していますが、定期的なトポロジーを持つ解剖学的構造には理想的ではありません。深層セグメンテーションネットワークは、しばしばピクセルレベルの損失関数を最小化するようにトレーニングされますが、これはグローバルな形状とトポロジーに対する無感覚さのため、解剖学的な妥当性を保証するものではありません。これにより、断片化された構造やトポロジーの不整合といったアーティファクトが生じる可能性があります。これらの問題を軽減するためには、事前知識と形状制約を組み込むことが重要になります。統計的形状モデルやグラフベースの表現などの選択肢は、トポロジー制約をより自然な方法で組み込む手段を提供します。特にグラフは、ランドマーク、輪郭、表面を表現する手段を提供するため、トポロジーの正確性を組み込むことができます。幾何学的深層学習は、CNNを非ユークリッド領域に拡張し、グラフデータのための識別的および生成的モデルの開発を容易にしました。これらの進歩により、特定の分布に整合した正確な予測と現実的なグラフ構造の生成が可能となりました。上記の考慮事項に基づいて、新しいHybridGNetアーキテクチャが導入されました。これは、画像の特徴エンコーディングにおける標準的な畳み込みにおいてランドマークベースのセグメンテーションの利点を活用するために開発されています。以下にアーキテクチャの概要を示します。 HybridGNetは、グラフニューラルネットワーク（GCNN）に基づく生成モデルと組み合わせて、解剖学的に正確なセグメンテーション構造を作成します。入力画像は標準的な畳み込みを介して処理され、画像の重要な情報を含むコンパクトなエンコードされた表現である「ボトルネック潜在分布」をサンプリングすることにより、ランドマーク指向のセグメンテーションを生成します。この分布からのサンプリングにより、エンコードされた画像特徴に基づいて多様で妥当性のあるセグメンテーション出力を作成することができます。サンプリングの後は、再形成とグラフドメインの畳み込みが続きます。さらに、地域的な画像特徴がランドマークの位置のより正確な推定に役立つ可能性があるという仮説の下で、画像からグラフへのスキップ接続（IGSC）モジュールが紹介されています。UNetのスキップ接続に類似したIGSCモジュールは、グラフのアンプーリング操作と組み合わせて、エンコーダからデコーダにフィーチャマップを流すことができるため、細部の回復能力を向上させます。研究から選択されたサンプルの結果は、以下の画像に示されています。これらのビジュアルは、HybridGNetと最先端の手法との比較概要を提供します。これは、HybridGNetという新しいAIエンコーダデコーダニューラルアーキテクチャの概要でした。このアーキテクチャは、画像の特徴エンコーディングに標準的な畳み込みを活用し、グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCNN）を使用して解剖学的構造の妥当な表現をデコードします。興味があり、さらに詳しく知りたい場合は、以下の引用されたリンクを参照してください。

このAI論文では、ディープラーニングモデルを用いたAIS（アンドロゲン不感症）のテストに関する研究が紹介されています

AISはAndrogen Insensitivity Syndromeの略です。AISは若い世代に影響を与え、彼らの生活をさらに悪化させる脊髄脳の問題です。それは背中の痛みを引き起こし、心臓や肺に損害を与えることがあります。AISについて注意すべき非常に重要な点は、早期に気づくべきであるということです。早期に検出できない場合、さらに悪化します。医師は通常、患者の体を均等でない肩、胸、または肋骨の変形を調べます。医師はまた、X線を使用してAISを検出しますが、それにはリスクが伴うことがあります。研究者は、安全で簡単な病院外でのAISの検査方法を改善するために取り組んでいます。研究者はまた、AlignProCAREと呼ばれるコンピュータプログラムが、脊椎外科医よりもより正確にAISと呼ばれる脊椎問題の深刻さと進行速度を伝えることができるかどうかを調べました。このプログラムはX線を使用してAISの重症度を測定し、異なるレベルでその深刻さを示しました。また、脊椎の曲線のタイプも調べました。もし6ヶ月で曲線が5度以上悪化した場合、それは「進行性の曲線」と呼ばれ、注意深く観察する必要がありました。 AlignProCAREプログラムは1,780人の患者のデータで訓練されました。それは主に若い女性で構成され、さらに378人の患者でテストされました。研究者は、脊椎の異なるタイプの曲線を比較的正確に判別することができました。時間の経過とともに脊椎が悪化しているかどうかを確認する際にも、それはまずまずの結果を示しました。研究者はまた、脊椎の曲線がフォローアップの予約が必要な人を見つけるのにも適していることに気付きました。これらのプログラムは、軽度の脊椎問題を持つ人々において、X線の必要性を減らすことができるかもしれません。従来のコンピュータプログラムではこれをうまく行うことができませんでした。研究者は問題の深刻度を測定するプログラムの能力を向上させました。また、1枚の写真を見るだけで脊椎の曲線のタイプを分類しました。この問題はコンピュータビジョンのクラスに属し、分類アプローチでした。これは経験豊富な脊椎外科医に簡単にアクセスできない人々に役立つかもしれません。 AlignProCAREアプリはAISのような脊椎問題を迅速かつ自動的に分析するのに役立ちます。モバイルデバイスで簡単に使用でき、あまり費用がかからず、患者に多くの放射線を浴びさせることもありません。このツールは医師にとって非常に役立ちます。研究者はまだより高度な診断を支援するより高度なツールの開発に取り組んでいます。