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arXiv:2610.37844v1 発表タイプ：新規 要旨：医用画像間の最適輸送マップを計算することは、形態学的解析において基本的な役割を果たします。しかし、既存の手法は大規模な3D医用画像に対してスケールしにくいか、あるいは正則化された定式化に依存しており、近似的な輸送マップしか提供できません。ダウンストリームの医用画像解析の精度を向上させるため、私たちは凸ポテンシャル関数をパラメータ化することで最適輸送マップを推定する新たなアプローチを提案します。この手法により得られる輸送マップは、構造上、回転がゼロであり、ブレニエの定理と整合しています。我々は、2Dおよび3Dの医用画像データセットの両方で本手法を評価しました。実験結果は、当手法がより低い輸送推定誤差を達成し、高いq
arXiv:2610.37819v1 発表タイプ：新規 要旨：量子機械学習（QML）は医療分類への応用がますます検討されているが、サブグループを考慮した公平性基準下での挙動についてはまだ十分に研究されていない。本稿では、QMLが本質的に公平であるとは限らないという前提のもと、医療画像に対する古典的および量子分類器の実証的な公平性監査を提示する。評価対象は二つのシナリオであり、DDIデータセット上の皮膚病変（敏感属性：フィッツパトリック皮膚タイプ）と、CheXpert由来データ上の胸部X線画像（敏感属性：年齢層）である。ResNet-18による埋め込みを用い、ベースラインおよび三種類の緩和手法（微分可能な等化オッズ（EO）正則化、勾配反転学習（GRL）、両者を組み合わせた手法）の下で、SVM、MLP、QSVM、QCNNを訓練する。また、基礎モデル（PanDerm、EVA-X）を外部参照として用いる。
arXiv:2610.33440v1 公告タイプ：新規 要旨：既存の質問応答データベースから医療用言語モデルを適応させる際、コンパクトな学習サブセットを選択することは重要なステップである。本研究では、最終層表現に対するガウス分布による摂動から導かれる二つの指標—予測変化頻度と非フリッピングマージン収縮—を用いた摂動ベースのデータ選択手法を検討する。共通のエントロピーによる事前フィルタリングを経た後、表現感度優先順位付け（RSP）は自動的な平方平均スケーリングによりこれらの指標を組み合わせる一方、RSP-Dropは収縮のみに基づいて候補をランク付けする。両手法とも、選択時には質問と回答選択肢のみを用いる。我々は、MedGemma-4Bを用い、保持セットのサンプル数が64、128、256の各条件下で、5つの医療質問応答データセットに対して評価を行った。主なサンプル数128の条件下では、
arXiv:2610.31968v1 発表タイプ：新規 要旨：救急車の移動時間の正確な推定は、緊急医療の dispatch において極めて重要である。しかし、既存の意思決定支援手法は、多くの場合、静的な照会テーブルや、救急車の移動時間が一般の乗用車とどのように異なるかに関する単純化された仮定に依存している。例えば、救急車は一般の乗用車よりも一定の割合（例：5％）だけ速く走ると想定されることが多い。しかし、こうした仮定は実際の救急車の運用データによって検証されることがほとんどなく、走行中の優先度や時間的背景、出発地・目的地の影響を捉えきれていない可能性がある。本研究では、スウェーデンのスコーネ地域における過去の救急車の運行データを用いて、これらの限界に対処する。分析の結果、救急車の移動時間は時間帯や曜日、さらには…によって大きく変動することが明らかになった。
arXiv:2610.33433v1 公告タイプ：新規 要旨：新しい文脈での単語の使用に見られる言語生産性は、人間の言語に関する最も顕著な事実の一つである。しかし、このような生産性を可能にする知識がどれほど抽象的なのかについては、依然として不明である。本研究では、成功した一般化が形態に基づく情報に依存する文脈において、人々と計算言語モデルの言語生産性を比較する。特に、能動態で学習した新しい動詞を受動態の文脈へ拡張するという課題に焦点を当てる。その結果、人々は、たとえその新しい動詞に妥当な意味を付与できない場合であっても、言語形態に関する抽象的な一般化と整合する形で、能動態から受動態への用法を拡張することが示された。一方で、大規模言語モデルは、既存の動詞に類似した意味を持つ場合にのみ、この拡張に成功した。
