【速報】2015年度 人工知能学会全国大会

2015年5月30日(土)〜6月2日(火)の日程で、公立はこだて未来大学にて開催された 2015年度 人工知能学会全国大会 に参加しました。
研究室からは、下記の発表を行いました。

題目 1G5-3 DPCデータと救急疾患データの Linked Open Data 化による問診型病院選択支援システム
著者 三島 康平(同志社大学院 医工学・医情報学専攻)
廣安 知之(同志社大学 生命医科学部 医情報学科)

題目 1N5-2 圧電セラミックセンサによる組み合わせ波形を用いた ベッド上における患者の行動推定システム
著者 佐藤 琢磨(同志社大学大学院生命医科学研究科)
糠谷 祥子(東京医科歯科大学医歯学総合研究)
田中 博(東京医科歯科大学難治疾患研究所)
廣安 知之(同志社大学 生命医科学部 医情報学科)

題目 3F3-OS-19a-4 fNIRS時系列データにおけるチャンネル最適選択による関心領域抽出の検討
著者 廣安 知之(同志社大学 生命医科学部 医情報学科)
吉田 倫也(同志社大学大学院/生命医科学研究科/医工・医情報学専攻)

題目 3F3-OS-19a-5 脳機能情報の対話型最適化への応用における嗜好のレベルの推定と課題
著者 田中 美里(同志社大学 理工学部)
三木 光範(同志社大学 理工学部)
山本 詩子(同志社大学 生命医科学部 医情報学科)
廣安 知之(同志社大学 生命医科学部)

学会参加報告書

報告者氏名 佐藤琢磨
発表論文タイトル 圧電セラミックセンサによる組み合わせ波形を用いたベッド上における患者の行動推定システム
発表論文英タイトル Patient behavior estimating system on the bed using a combination waveform with the piezoelectric ceramic sensors
著者 佐藤琢磨,糠谷祥子,田中博,廣安知之
主催 人工知能学会
講演会名 第29回人工知能学会全国大会
会場 公立はこだて未来大学
開催日程 2015/05/30-2015/06/2

 

 

  1. 講演会の詳細

2015/05/30-2015/06/2にかけて公立はこだて未来大学にて開催されました第29回人工知能学会全国大会に参加致しました.この人工知能学会全国大会は工知能に関する研究の進展と知識の普及を図り,もって学術・技術ならびに産業・社会の発展に寄与することを目的とし,機械学習のアルゴリズムや,応用など多岐にわたる発表が行われています.私は5月30日から6月2日まで大会の初日から最終日まで参加致しました.本研究室からは他に廣安先生,田中先生,三島,田村が参加しました.

 

 

  1. 研究発表
    • 発表概要

私は30日の午後のセッション「ヒューマンインターフェース(1)」に参加いたしました.発表の形式は口頭発表で,15分の講演時間と5分の質疑応答時間となっておりました.

今回の発表は,….以下に抄録を記載致します.

医療機関において,患者のベッド転落事故や離床後の転倒事故が問題となっている.本稿では,ベッドの4脚に圧電セラミックセンサを1つずつ設置した安価な装置を用いたベッド上における動作識別手法を提案する.識別対象動作は,就床,離床,寝返り方向である.また,識別には各動作特有のパターンが現れる時系列波形を,センサ波形の重ね合わせにより作成し,特徴抽出を行い決定木によって識別を行った.

 

 

 

  • 質疑応答

今回の講演発表では,以下のような質疑を受けました.

 

・質問内容

圧力マットを被験者の下に敷き呼吸,心拍をとる研究が行われているが,ベッドの脚の振動からはこれらの生体情報を計測することができかという質問をいただきました.質問者の氏名を控え損ねてしまいました.この質問に対して以下のように回答しました.現在ベッドの振動から心拍が計測できないか検討しているところです.ベッドの振動から抽出した信号が心拍であることを示すためには,その信号が被験者の在床中にのみに観測されること,その信号が心電位の変化をともなった変化をすることの2つを示す必要があると考えています.現在,心拍帯域である0.9Hzから1.5Hzのバンドパスフィルターを通した信号が,在床中にのみに観測されることを確認しています.今後この信号の周期変化が新電位の周期的変化と対応して変化していることをブランドアルトマン解析により示し,ベッド振動が心電計に代替可能な手法であるかを検討していく予定です.

 

  • 感想
    月例発表会とは異なり,初対面の方の前で発表するため非常に緊張しました.発表後,廣安先生から同じことを繰り返し説明していたという指摘をいただきました.緊張していたためか,このことに関して自覚はありませんでした.今後の学会発表や月例発表会を通して,この癖を注意し直していきたいと思います.また発表日直前に,発表時間の調節のため,研究背景のスライドを変更しました.発表ではこれが裏目に出てしまい発表が時間内に収まらず考察を手短に話すことになってしましました.発表時間を考えるときは,当日緊張により練習よりも時間がかかることを意識する必要があると反省しました.

 

  1. 聴講

今回の講演会では,様々な発表を聴くことができました.この中から私の研究に役立つと感じた発表に関して報告致します.

 

発表タイトル       : マイクロ波を用いた遠隔非接触な体動計測に基づく睡眠深度推定著者                  :山本 康平

セッション名       : センシングからの機械学習

Abstruct            :近年、加速度センサデバイスの普及により、簡便に睡眠深度を推定    することが可能となってきている。しかし、これらのデバイスは利用者が意識的に装着や操作を行う必要がある。本報告では、マイクロ波を用いることで遠隔から非接触にて微細な呼吸動作を含む体動を計測し、それらからの特徴抽出と機械学習モデルを組み合わせることで、人体への装着や操作が不要な睡眠深度の推定技術を提案する。

マイクロ波を被験者に照射し,その反射波のドップラー効果により呼吸数を求め,睡眠の深度を判定する研究に関しての発表でした.この発表を通して,睡眠の国際的特徴量の求め方であるR&K法について知ることができました.私の研究で心拍が抽出できた次のステップとして,このR&K法により新たな特徴量を作り,睡眠深度の判定や行動予知につながる特徴量の生成につなげていきたいと考えています.

 

 

 

発表タイトル       :ショウジョウバエの初期視覚系モデルの比較研究著者                     :池田 英彬,鈴木力憲,森本高子,青西 亨

セッション名       : 脳科学とAI(1)

Abstruct            :ハエの初期視覚系をモデル化した動き検知細胞モデルがある。視覚    神経節のL1、L2経路を考慮して半波整流器と4個の相関型モデルとを組み合わせた4Dモデル、2個と組み合わせた2Dモデル、6個と組み合わせた6Dモデルがある。本研究は明瞭さを変化させた複数の視覚刺激を用いた実験により取得した電気生理データを用いて、交差検証により上述の3種類のモデルの汎化誤差を求めた。2Dモデルの汎化誤差が最も小さかった。

ハエの初期視覚系をモデル化した動き検知細胞モデルの汎化誤差について比較した発表であった.この動き検知細胞モデルは複数の波形を四則演算にを用いて重ねあわせて動作を検出するモデルであり,私の波形を組合せている動作検出を行っている研究と類似していると感じた.ハエの動き検出のモデルをベッド上における患者の動き検出に使えないかこのモデルの論文を読む必要があると感じた.

学会参加報告書

 

報告者氏名

 

三島康平

発表論文タイトル DPCデータと救急疾患データのLinked Open Data化による問診型病院選択支援システム
発表論文英タイトル Conference Report
著者 三島康平, 廣安知之
主催 人工知能学会
講演会名 2015年度人工知能学会全国大会
会場 公立はこだて未来大学
開催日程 2015/05/30-2015/06/02

 

 

  1. 講演会の詳細

2015/05/30から2015/06/02にかけて,公立はこだて未来大学にて開催されました2015年度人工知能学会全国大会に参加しました.この人工知能学会全国大会は,人工知能学会によって主催された大会で,人工知能およびその関連分野に関して報告またはソフトウェアのデモンストレーションを目的に開催されています.

私と佐藤琢磨くんは,5月30日(土) に発表いたしました.本研究室からは,廣安先生と田中先生が6月1日(月)に発表いたしました.

 

  1. 研究発表
    • 発表概要

私は30日の午後のセッション「ライフサイエンスとオントロジー活用」に参加いたしました.発表の形式は口頭発表で,15分の講演時間と5分の質疑応答時間となっておりました.

今回の発表は,DPCデータと救急疾患データのLOD化による問診型病院選択支援システムを構築した.そのデータモデリングとシステムの概要について述べた.以下に抄録を記載致します.

急性期入院医療診断群分類に基づく1日あたりの包括評価制度であるDPC(Diagnosis Procedure Combination)制度で活用されているDPCデータと新潟医師会により公開されている疾患データを用いた病院の評価・選択を行えるシステムの構築を行った.その際に,構築したDPCデータと疾患データのオントロジーとシステムの有効性について議論した.

 

  • 質疑応答

今回の講演発表では,以下のような質疑を受けました.

 

・質問内容1

質問者の氏名を控え損ねてしまいました.問診型病院選択支援システムの問診の部分では,医療行為となり違法ではないのかという質問.この質問に対する私の回答は,問診の部分は新潟医師会のWebサイトを参考にしており,あくまで症状から疾患を推測するためのシステムであり,最終的な判断は個々人に任せているため,違法ではありません.

 

・質問内容2

質問者の氏名を控え損ねてしまいました.疾患オントロジーのところで,診療科クラスから疾患クラスへの有向矢印や症状クラスから疾患クラスへの有用矢印は逆ではないのかという質問.この質問に対する私の回答は,診療科クラスから疾患クラスへの有効矢印は逆であるが,症状クラスから疾患クラスへの有効矢印はこのままでいいと思いました.その理由として,疾患クラスが症状クラスを包括しているという考えであるためです.

 

  • 感想
     今回の発表を通して,私の研究分野であるLinked Open Dataについて深く考えることができた.この研究分野で重要なオントロジー構築がいかに困難であり議論の余地が多くあることを学んだ.大会でオントロジーの専門家や様々な分野にてLOD構築を行っている研究者と話を交わすことができて光栄であり,今後の研究の指針となるアドバイスを頂けたので,大変有意義であった.
    大会参加に関して,事前準備不足が大変目だったため,今後このようなことがないよう,しっかり準備して余裕を持って発表などに臨みたい.

 

  1. 聴講

今回の講演会では,下記の5件の発表を聴講しました.

 

発表タイトル  : Linked Open Dataを用いたシビックテックプロジェクトの 透明性向上と協働促進

著者          : 白松 俊,大囿 忠親,新谷 虎松

セッション名    : Linked Dataとオープンデータ活用(1)

Abstruct            : Recently, “civic tech” movement is growing for addressing social issues through pubilc collaboration between citizens and engineers. In case of civic tech projects based on voluntary participation, transparency of scenarios to address social issues is important for continuous effort because sharing such context behind the project is indispensable for enhancing public participation. We have developed a Web application for sharing public goals to address social issues, which is called GoalShare. GoalShare is based on linked open data (LOD) for structuring goal hierarchies as scenarios to address the issues, stakeholders, geographical regions, and progress situation. In this paper, we try to apply GoalShare to promoting transparency and collaboration in civic tech projects. Moreover, we consider a function for tagging skills or resources to goal data and civic agents toward improvement.

私はこの発表で,LODが市民など研究者以外の方々にも注目されているということに興味を持ちました.海外では,政府が率先して政府データをLODとして公開しており,それを用いた税金の使い道をしれるアプリケーションまで登場している.LODはデータの透明性向上や社会課題を解決する有効の手段であることを知れてよかった.また,開発したシステムに対応するデータ構造の考え方の一通りの手法などデータモデリングの考え方を学べた.

 

 

発表タイトル  : 固有表現抽出を用いた歴史コンテンツのLOD化支援

著者          : 似内 勇太,奥野 拓

セッション名    : Linked Dataとオープンデータ活用(1)

Abstruct            : Recently, historical contents are published on the Web as well as books. In addition, they have been planned publishing in the format which is available for secondary use. Text of historical contents includes useful information such as period, events and the relevant person. This research adopts the Linked Opnaen Data and supports publishing of useful information in the text. This research proposes to extract resources and to recommend RDF properties using the named entity recognition when the publisher converts data in the text to the LOD. In the experiments named entities is extracted from the text of cultural heritage contents in order to evaluate extraction accuracy. The accuracy is evaluated by an F-measure using cross-validation. An F-measure of 71.8% is shown by the results of experiment.

私はこの発表で,LODのための自然言語処理(NLP)の手法について面白い見解をいただいた.LODの際に必要な適切なプロパティの選定方法をNLPを用いて行うというものである.固有表現抽出や辞書を使った形態素解析を行っている.やはりNLPということで様々な方々からの質問や意見も熱く飛び交っていた.国立情報学研究所の武田先生はNLPを用いた語彙提案を行うことや北海道大学の先生は手掛かり表現を行わないと現状のデータサイズで難しいといったものである.私の研究も早急にこのような議論を行えるようにしていきたいと考えている.

 

 

発表タイトル  :Open Park Yokohama: 公園LODの試作

著者          : 加藤 文彦,武田 英明

セッション名    : Linked Dataとオープンデータ活用(1)

Abstruct            : Public parks are an important place for citizens to do a variety of activities, however, the lack of shared information about public parks like target ages for playground equipment in parks is a problem for citizens to use parks more convenient. Open Park Yokohama is a prototype application to provide information related to public parks in Kanazawa ward, Yokohama. It enables to find a park by words and also playground equipment in parks. It also provides a Linked Data interface and a SPARQL endpoint in order to be able to access to datasets called Open Park LOD we have developed. Open Park LOD integrates various datasets related to parks such as open data by Kanazawa ward office.

私はこの発表で,公園の情報をLOD化していた.その際に,コア語彙を用いたデータモデリングを行っていた.行政データはコア語彙に準拠している方が他の行政ないし他の団体と情報共有できるからというものであった.その方向を他の方々にも共有していただこうと,githubにあげるなどで語彙の共有を促していく.この発表で,わたしは語彙の選別や共有は難しいのだと痛感いたしました.LODはまさに注目されている技術だが,周りと協力して語彙も共有していかないと運用が難しいと考えさせられました.

 

 

発表タイトル  : 検索頻度推定のためのWikipediaページビューデータの分析

著者          : 吉田光男,荒瀬由紀,角田孝昭,山本幹雄

セッション名    : Webインテリジェンス

Abstruct            : The frequency of a web search query generally reflects the degree of people’s interest in the subject matter. Search logs are therefore a useful resource for trend analysis. However, accessing search logs is typically restricted to search engine providers. In this paper, we investigate whether search frequency can be estimated from another resource, namely, Wikipedia page view of open data. As a result, frequently searched queries revealed remarkably high correlations against Wikipedia page view. This fact suggests that Wikipedia page view is effective for understanding popular web search trends happening around the world.

この発表では,Wikipediaページビューのデータ解析することにより,現在どのワードが注目されているかを検出するというものである.検索ログとGoogle Trendを用いている.任意の日のトレンドワードの探索が困難であるため1時間おきに更新されるWikipediaの統計データを用いて推定している.わたしは,この検索ワードから,いま何が注目されているのかということを知るためにオープンデータなどが使われているということにオープンデータの魅力を感じました.こちらもLOD化により再利用が容易になると思い,LODの魅力の無限大さを実感しました.

 

 

発表タイトル  : オープンデータに基づく地域オントロジを用いたソーシャル分析

著者          : 村上 明子,伊川 洋平

セッション名    : Webマイニング(2)

Abstruct            : Recently, Twitter data can be thought that one of the most important information source at the disaster time, such as earthquake, heavy rain and flood, typhoon, etc. Twitter data contains time and textual information, and some of the data also contains location information. Due to the privacy issue, recently most users do not add location information for their post obviously, however location names and landmark buildings are found frequently in the posted messages. In this paper we use location-related Open Data for identify the location area of the post. We map each name of location and landmark buildings to a certain area for identify which area is most urgent for recovery from the disaster. We also prototyped a visualization system which can view residents thoughts and sentiments by time and areas at the disaster time.

私はこの発表では,外部オントロジーを用いており,リアルタイムで情報を取得して地図にマッピングしていくものである.SNS等で発信された災害に関する情報を位置情報と共に地図上にマッピングすることでNEWSやテレビで知るより,タイムリーにかつ正確な情報を知ることが可能であり,それを外部の地図オントロジーを用いている.このように様々なデータをつなげていくというLODの魅力が最大に活かされていて面白い発表であった.

 

 

 

 

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