National Language and Russian : Glocalization of Language Situation in Central Asia

ソ連邦解体後20年以上経過し，中央アジア諸国の言語状況は， 閉じたソヴィエト的ローカルパラダイムから開かれたグローカルパラダイム，すなわち，ローカルな秩序とグローバルな秩序の共存状態へと移行した．そのグローカル化した言語状況を反映し，① 国家語（ 基幹民族語），② ロシア語，③ 英語の３言語を中心とする新たな言語志向傾向が急速に広がりつつある．平成23～26(2011～2014）年度科学研究費補助金採択課題研究成果報告論集　基盤研究（C）23520714ロシア語の現

Russian Language in Australia : A Special Report

オーストラリアでのロシア系移民は8万人を越え、シドニー市内には7校のロシア民族学校があり，ロシア系移民の子供たちがロシア語で教育を受けている．そこでは，白系ロシア人たちの第三世代，つまり孫の世代やソ連崩壊後にオーストラリアに移民したロシア人の子供たちが学んでいる．そもそも移民と言っても機々な移民の波がある．ロシア系移民たちがどのようにしてロシア語を守り，ロシア文化を代々伝えてきたのか，またオーストラリアというイギリス系ヨーロッパ文化の影響の強い英語圏国家で，ロシア人としてのアイデンティティーをどのように形成しているのか，あるいはオーストラリア人としてのアイデンティティーとロシア人としてのアイデンティティーをどのように両立させているのか、筑波大学国際連携プロジェクトの一貫として「オーストラリアにおけるロシア系移民のロシア語教育とアイデンティティーに関する調査研究」を2008年7月1日～2009年1月7日（計191日間）行った．その結果によれば，英語話者への同化プロセスが確かに進行しているものの，ロシアのアイデンティティーを高い水準で維持している家庭は存在し，保持・継承の環境（28ファクター）も碓保されている．一方で，大学に於けるロシア語教育およびロシア語研究の状況は悪化している．平成20～22(2008～2010）年度科学研究費補助金採択課題研究成果報告論集　基盤研究（C)　20520530\n言語動態・教育現場と今後のロシア語教

BiomedJourney: Counterfactual Biomedical Image Generation by Instruction-Learning from Multimodal Patient Journeys

Rapid progress has been made in instruction-learning for image editing with natural-language instruction, as exemplified by InstructPix2Pix. In biomedicine, such methods can be applied to counterfactual image generation, which helps differentiate causal structure from spurious correlation and facilitate robust image interpretation for disease progression modeling. However, generic image-editing models are ill-suited for the biomedical domain, and counterfactual biomedical image generation is largely underexplored. In this paper, we present BiomedJourney, a novel method for counterfactual biomedical image generation by instruction-learning from multimodal patient journeys. Given a patient with two biomedical images taken at different time points, we use GPT-4 to process the corresponding imaging reports and generate a natural language description of disease progression. The resulting triples (prior image, progression description, new image) are then used to train a latent diffusion model for counterfactual biomedical image generation. Given the relative scarcity of image time series data, we introduce a two-stage curriculum that first pretrains the denoising network using the much more abundant single image-report pairs (with dummy prior image), and then continues training using the counterfactual triples. Experiments using the standard MIMIC-CXR dataset demonstrate the promise of our method. In a comprehensive battery of tests on counterfactual medical image generation, BiomedJourney substantially outperforms prior state-of-the-art methods in instruction image editing and medical image generation such as InstructPix2Pix and RoentGen. To facilitate future study in counterfactual medical generation, we plan to release our instruction-learning code and pretrained models.Comment: Project page & demo: https://aka.ms/biomedjourne