非可換ゲージ理論の頂点計算機
非可換ゲージ理論の頂点計算をする．添字は全て下に付ける仕様． In [22]:import sympy 縮約を計算する．入力は[coeff, momentum or metric, ...]のリスト In [23]:def calculate_contract(input): # input: [coeff....
境界条件を伴うカーネル密度推定
カーネル密度推定と境界 カーネル密度推定 (kernel density estimation; KDE) はカーネル関数を用いてデータの確率密度関数を推定する手法である．Pythonの場合はscipy.stats.gaussian_kdeを使うのが主である．この記事では境界条件があるときに....
WSI＊自己教師あり学習のメモ
最近病理の画像をバイトで扱うことが増えています。せっかくなので自己教師あり学習を使ってみたいと思い、病理画像に自己教師あり学習を用いた論文をいくつか調べました。 WSIとは Whole slide images（WSI）とは、バーチャルスライドとも呼ばれる病理組織プレパラート標本全体をス....
英語のカルテデータのコンペに参加してみた(際の失敗と反省)
この記事の趣旨 医学生かつ技術がある程度わかる人としてkaggleに関わる機会を得た。 その経験を通して学んだことなど今から書く。臨床を学んだ医師がコーディング以外の強みを活かしてテクノロジーに関わっていくとはどういった形のものなのか、イメージがつくようになってもらえたら嬉しい。なお....
CLIPを実装し理解する
目的 CLIPを理解するため、公式実装や他の記事を参考にしながらCLIPを自分で実装してみました。 公式実装では他に様々な工夫がなされていますが、今回は最低限のコードでCLIPを分かり易く実装することを目的にしているため、性能については保証できません。 本記事はCLIPの実装と解説を主....
ZapLineを用いたLFPに対する電源由来のアーティファクト除去 (Python)
ZapLineとは ZapLineはEEGやMEGなどのデータにおける電力系統 (power line)に由来するアーティファクトを除去するアルゴリズムである．アーティファクトの周波数を指定し（残念ながら指定が必要），アーティファクト成分のみを除去する時空間的フィルタを求めることを目的....
Tensorpacによる位相-振幅カップリング (PAC) 推定
周波数間カップリング (CFC) について 近接する神経細胞の集団活動によって生じる電位変化を電場電位(field potential) といい，脳波計(EEG), 皮質脳波(ECoG), 脳磁図(MEG)等で計測できる．細胞集団の同期した活動は様々な周波数の振動として計測される．その周波数が....
非負値行列因子分解(NMF)を用いたグリッドパターンの創発
内側嗅内皮質(MEC)にあるグリッド細胞 (grid cells) は六角形格子状の発火パターンにより自己位置等を符号化するのに貢献している．この発火パターンを生み出すモデルは多数あるが，その中でもシンプルなのが(Dordek et al., eLife, 2016)である．場所細胞(plac....
株式会社GramEyeが資金調達を実施
弊団体OB平岡悠の起業した大阪大学発ベンチャー株式会社GramEyeが2度目プレシリーズA資金調達を実施いたしました。 詳細はこちらです。 おめでとうございます！
クローン病の予後予測と脂肪組織萎縮の関係
共同第一著者として携わった研究がthe American Journal of Pathologyに受理されました。 テーマは『手術時に取得した切片からクローン病の2年以内の再発を予測するモデルを作成→モデルの出力を解析して再発に関わる因子を調べる』でした。コードはgithubに公開されて....
