
高品質なBioRenderスタイルのグラフィカルアブストラクトを生成する。まず、アブストラクトの主要な科学的要素を分解し、それを視覚言語に変換し、次にAI描画ツール(Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusionなど)用のプロンプトを作成する必要がある。 ### パート1:詳細なアブストラクト分析と視覚的分解 この論文の核となる論理的流れは以下の通り: 1. **背景/入力:** * **対象:** 複雑系、特に癲癇発作。 * **特徴:** 高次元データ、隠れた重要な信号。 * *視覚要素:* 脳の輪郭、脳波電極キャップ、混沌とした高密度な多チャンネル波形図(高次元ノイズデータを表現)。 2. **方法I - 多様体学習:** * **コア技術:** 異方性拡散マッピング(ADM)。 * **目的:** 低次元表現の構築。 * *視覚要素:* 左側の混沌とした波形を、滑らかな曲線状の3D表面(多様体)にマッピングする、漏斗型または投影のようなグラフィック。 3. **方法II - SDEモデリング:** * **コア技術:** データ駆動型確率微分方程式(SDE)、スコア関数、確率密度発展。 * *視覚要素:* 多様体表面上を流れる矢印または粒子流(システムの状態進化を表現);または表面上を移動するヒートマップ/雲。 4. **新規指標:** * **理論:** シュレーディンガーブリッジ理論。 * **指標名:** エントロピー生成率(EP)。