様々なレベルの自動運転におけるfNIRS を用いた脳活動の検討

Assessing Driver Cortical Activity under Varying Levels
of Automation with Functional Near Infrared
Spectroscopy
Intelligent Vehicles Symposium(IV) 2017 IEEE, pp. 1509-1516, 2017
20170821_yfujiwara

運転者の精神状態に関する情報は,高度に自動化された車両のためのインターフェイスの設計に不可欠である.
機能的近赤外分光法(fNIRS)は,参加者の脳活動を研究するために広く普及している神経イメージングツールで
あり,HCI 実験,特にドライビングシミュレータを用いた研究で用いられている.fNIRS のデータ解析は,繰り
返し測定できるような実験設計が要求される.
本稿では,部分的に自動運転が可能な車両と完全に自動運転が可能な車両を運転しているドライバの車線変更
時の脳活動についての研究を提示する.また,fNIRS 測定のニーズを満たす実験設計を採用し,その後の解析を
行った.この研究には28 人が参加し,ドライビングシミュレータで約7 時間運転した.自動運転の各モードで8
回車線変更操作を実施し,ビデオ録画,NASA TLX アンケート,fNIRS データを記録し,解析を行った.自動ま
たは手動で車線変更する間,同様にdorsolateral prefrontal cortex での活性化が見られた.

マルチモーダルMRI,fMRI および表現型データの非負行列分解は,ADHD におけるデフォルトモードサブネッ トワークの差異を明らかにする

Non-negative matrix factorization of multimodal MRI,
fMRI and phenotypic data reveals differential changes in
default mode subnetworks in ADHD
Neuroimage, vol.102, pp. 207-219, 2014
20170821_sfujii

マルチモーダルニューロイメージングフレームワークでは,1 人の被験者に関するデータが,機能的MRI,構
造的MRI,行動的および/または表現型情報などの固有の異なるソースから収集される.各ソースが提供する情報
は独立したものではない.各モダリティの特徴のサブセットは,生成モデルを使用して解釈できる1 つ以上の共
通の潜在的な大きさにマップする.これらの潜在的な次元または「トピック」は,各個人の機能の背後にある生
成プロセスのまばらな概要を提供する.教師なしの生成モデルであるトピックモデリングは,一見異なる機能を
共通の領域にマッピングするために使用されてきた.fMRI,MRI,表現型および行動測定を含むマルチモーダル
ADHD データの潜在構造を推論するために,Non-Negative Matrix Factorization(NMF)を使用する.我々は4
つの異なるNMF アルゴリズムを比較し,最も疎な分解がADHD と健康な患者の間で最も差別的であることを見
出した.モーション,デフォルトモードのネットワークアクティビティ,および入力データの他の特徴など,解釈
可能で認識可能な範囲に対応するところを特定する.たとえば,ADHD-不注意診断でクラスタ化されたデフォル
トモードのサブネットワークに関連する構造的および機能的なグラフ理論の機能である.後部帯状回,楔前部,お
よび海馬傍回の領域などのデフォルトモードネットワーク(DMN)領域の構造測定は,すべてADHD-不注意に
よる診断に関連していた.腹側DMN サブネットワークではADHD-I においてより多くの機能的接続があり,背
側DMN ではより少ない機能接続がある.ADHD のトピックは診断サイトに依存しており,地理的な場所の診断
上の違いを示唆している.我々は,ADHD-200 分類競合に照らして我々の所見を評価し, 教師なしで指名されたト
ピックを以前に公開された教師あり学習方法と対比させる.最後に,これらの潜在変数の有効性を,730 例の患者
におけるADHD の分類に用いてバイオマーカーとして示す.累積的に,この原稿は,ADHD のマルチモーダル
データが潜在的な次元によってどのように解釈されるかを扱っている.

タスク状態を超えた脳ネットワーク適応性

Brain Network Adaptability across Task States
PLoS computational biology, vol.11, pp.1004029, 2015
20170803_mnishizawa

人間の脳内の活動は,多様な機能状態の間を移動し,動的な環境の要求を満たすが,これらの遷移を導く基本
原理はあまり理解されていない.ここでは,脳領域間の機能的相互作用のパターンを分析するためのネットワー
ク科学の最近の進歩を活用する.我々は,4 つの認知状態(タスクフリーの安静状態,注意を要する状態,および
2 つの記憶を要求する状態)の中および間の両方において,タスクのパフォーマンスに伴う脳再構成の状況を動的
ネットワーク表現を用いて調べる.ハイパーグラフの形式を用いて,我々は,(タスク特有の)脳の状態と(タス
クの一般的な)脳の状態の両方において,時間の経過と共に強度にコヒーレントに変動する機能的相互作用のグ
ループの存在を特定する.これらの結果は,多くのダイアディック(地域間)関係の複雑さに関する先の強調とは
対照的に,脳適応能力は,認知システムの動的統合を推進する共通のプロセスによって記述できることを示して
いる.さらに,本発明者らの結果は,機能強化された脳力学を理解するための効果的な尺度としてハイパーグラ
フを確立し,クロスタスク,クロスエイジングおよびクロスコホートの機能変化を調べる際に有用である.

神経科学における新しい手法のアプローチ:functional near-infrared imaging ハイパースキャニングを用いた対 人間の脳の結合の評価

A new methodical approach in neuroscience assessing
inter-personal brain coupling using functional
near-infrared imaging (fNIRI) hyperscanning
Frontiers in human neuroscience, vol.7, 2013
20170803 mmizuno

10 年ほど前にfunctional magnetic resonance imaging (fMRI) を用いて2 人の被験者の脳活動を同時に計測す
る手法が初めて試されて以来,神経科学の新たなパラダイムが確立された.これは,「ハイパースキャニング」と呼
ばれ,2 人以上のヒトの脳活動を同時に計測する手法のことである.ハイパースキャニングによるアプローチは相
互作用による脳と脳の結合の基礎となる対人間の脳のメカニズムを明らかにする可能性があると期待される.こ
れらのメカニズムは実際の社会的相互作用中にも関係があり,1 人の被験者の計測では補うことができない.特に
functional near-infrared imaging(fNIRI) は費用対効果が高く,自然な状況での対人間の相互作用を計測すること
が容易であり,信頼できる有望な新しい技術である.この短いレビューでは,これまでに発表されたfNIRS ハイ
パースキャン研究について報告し今後の研究の可能性と課題をまとめる.

LCI による結腸直腸非外傷性病変の内視鏡的視認性の改善

Linked-color imaging improves endoscopic visibility of colorectal nongranular at lesions Gastrointestinal Endoscopy, pp.1-6, 2017
20170802 yokada

背景と目的:画像強調内視鏡(image-enhanced endoscopy:IEE)技術として新たに開発されたLinked color
imaging(LCI)は,色調を強調し非常に明るい画像を作成する.本稿では,検出が困難な結腸直腸腫瘍病変の検
出率向上を目的として,LCI の有用性を視認性の観点から検討した.
手法:この研究では,連続した非扁平上皮性腫瘍53 症例を用いた.内視鏡画像はWLI,BLI-bright およびLCI
モードによって取得した.そして病変ごとにWLI,BLI-bright およびLCI モードでそれぞれ1 枚の画像を選択し
た.6 人の内視鏡医が画像による診断を行った.以前に報告された可視性尺度を使用することにより,可視性レベ
ルを1 から4 の尺度で評価した.
結果:平均( 標準偏差)可視性スコアは,WLI は2:741:08,BLI-bright は2:940:97,LCI は3:360:72
であった.スコアは,WLI と比較してBLI-bright が有意に高く,LCI はBLI-bright より有意に高かった.専門医
と研修生を比較すると,専門家のスコアはそれぞれ2:831:06,3:170:88 および3:400:74 であり,すべての
内視鏡専門家の得点は類似した.対して研修生のスコアは,WLI(2:65  1:10)とBLI-bright(2:71  1:00)の
間に差はなかったが,LCI(3:31  0:69)はWLI やBLI-bright より有意に高かった.静脈鋸歯状腺腫/ポリープ
病変のみを分析した場合,LCI は他の2 つよりも有意に高かった.
結論:LCI が結腸直腸扁平病変の視認性を高め,これらの病変の検出率の向上に寄与していることを示唆した.

Edge-SIFT: スケーラブルな重複部分モバイル検索のための2 進識別記述子

Edge-SIFT: Discriminative Binary Descriptor for
Scalable Partial-Duplicate Mobile Search
IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 22.7, pp. 2889-2902, 201320170802_kkobayashi

モバイル機器上での大規模部分重複画像検索の基礎として,画像局所記述子は識別性が高く,効率的で小型で
あることが期待される.我々の研究は,このタスクにおいて,Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)のよう
な広く使われているヒストグラムに基づく記述子は,最適ではないことを示す.これは主に,ヒストグラム表現
がモバイルプラットフォーム上で計算するのに比較的時間を要し,重要な特徴を失うためである.この特徴とは,
識別力を向上させ,ほぼ重複する画像パッチを一致させるための重要な特徴である.これらの問題に対処するため
に,我々は,スケールとオリエンテーションを正規化した画像パッチの二値化エッジマップから,Edge-SIFT と
いう新しいバイナリローカル記述子を抽出することを提案する.エッジの位置と向きの特徴量を保持し,ブース
ティング戦略でスパース二値化エッジマップを圧縮することで,最終的なEdge-SIFT は,コンパクトな表現で強
力な識別力を示す.さらに,我々は,高速な類似性測定と柔軟なオンライン検証を用いた索引付けフレームワーク
を提案する.したがって,Edge-SIFT は,正確かつ効率的な画像検索を可能にし,モバイル画像検索などの感度
計算に理想的である.大規模なデータセットの実験では,Edge-SIFT はOriented BRIEF(ORB)と比較して検
索精度が優れており,効率,コンパクト性,伝送コストの面でSIFT より優れていることが示されている.

カスケードされた2 段階SVM に基づく分類を用いた糖尿病性足部潰瘍画像の面積決定

Area determination of diabetic foot ulcer images
using a cascaded two-stage svm based classi cation
IEEE Transactions on Biomedical Engineering Vol.99 p.1 2016  
20170801_nishida

臨床医及び看護師にとって,目視検査を介して患者の傷を評価することが標準的な習慣である.個の主観的方
法は,創傷評価において不正確であり,重大な臨床作業付加でもある.したがって,特にモバイル装置に実装され
たコンピュータベースのシステムは,自動で定量的な創傷評価を定量することが出来,創傷治癒状態を正確に関
しするために有益である.全ての創傷評価パラメータの内,創傷面積の測定は,自動解析に最も適している.現
在の創傷境界決定方法の大部分は,周囲の少量の健康な皮膚と創傷領域の画像を処理するだけである,本論文で
は,SVM を用いて制御された証明・角度及び範囲条件を提供する画像キャプチャボックスで捕捉された足潰瘍画像
上の傷の境界を決定する新しいアプローチを提示する.効果的なSuperpixel セグメンテーションのために,SLIC
法が適用される.カスケードされた2 段階分類器は,以下のように訓練される.第一段階では,k 個のバイナリ
SVM 分類器のセットが訓練され,第二段階では,別のバリナリSVM が誤って分類された集合に対して訓練され
る.我々は,分類子訓練において各段階の入力として使用されるSuperpixel からさんざ真名色およびテクスチャ
記述子を抽出した.具体的には,第一段階では,無関係な領域を除外するための記述しとしてLocal Dense SIFT
特徴量のカラー及びBag-of-Word(BoW)表現を適用し,第二段階では,創傷領域から健康な組織を区別する記
述として色及びウェーブレットベースの特徴量を適用した.最後に,検出された創傷境界は,条件付きランダム・
フィールド(CRF)画像処理技術を適用する事によって精緻化される.私たちは,オフラインで行われたトレー
ニングを除き,Nexus 5 スマートフォンプラットフォームで創傷分類を実装した.結果は,他の機械学習分類器と
比較され,カスケードされた2 段階アプローチが全体的に高い性能(平均感度= 73.3%,特異度= 94.6%)を提供
し,スマートフォンベースの画像解析に十分効率的であることを示した.

ブレインコンピュータインターフェースアプリケーションにおける疎空間および空間スペクトルフィルタの構 築のための貪欲解決法

Greedy solutions for the construction of sparse spatial and spatio-spectral lters in brain computer interface applications
Neurocomputing, 2013, Vol.108, p.69-78
20170727_tishihara

共通空間パターン(CSP)の元の定式化では,ブレインコンピュータインターフェース(BCI)の入力特徴量 として分散を抽出するときに,すべての記録チャンネルが結合されている.これは,構築されたシステムのオー バーフィットおよびロバスト性の問題をもたらす.本稿では,特徴を抽出する際に利用可能なすべてのチャネルの サブセットのみを線形結合し,分類の一般化を改善したスパースCSP 法を紹介する.我々は,空間射影を計算す るために複数のスパース固有ベクトルを識別するための貪欲探索ベースの一般化固有値分解アプローチを提案す る.我々は,ブレインコンピュータインタフェースコンペティション2005 の電気コルチコグラム(ECoG)および 脳波(EEG)データセットを用いて,バイナリ分類問題における提案されたスパースCSP 法の性能を評価する. 我々は,疎CSP によって得られた結果が従来の(疎でない)CSP によって得られた結果より優れていることを示 す.EEG データセットの5 人の被験者で平均した場合,分類誤差は12.3 %で平均疎性レベルは11.6 であり,118 チャネルの従来のCSP で得られた誤差は18.4 %であった.分類エラーは,ECoG データセットで64 チャネルを 使用する従来のCSP で得られた13 %のものと比較して,スパースネスレベル7 で10 %であった.さらに,疎な 共通空間スペクトルパターン(CSSP)を抽出するための提案されたスパースメソッドの有効性を検討した.

ドライバの注意状態感知のための脳機能と呼吸情報の収集と実験設計

Experimental Design and Collection of Brain and
Respiratory Data for Detection of Driver’s Attention
HEALTHINF, pp.441-450, 2017

運転者の注意は交通安全において非常に重要であり,実験室中の運転シミュレーションであっても観察する価値 がある.本稿では,運転者に注意を喚起する実験の設計,収集されたデータの検証およびデータ解析で使用される 最初の前処理と処理ステップを扱う.脳活動は主要な生体信号と考えられ,脳波情報および事象関連電位に関する 技術および手法を用いて測定,分析される.呼吸は,脳活動と共に取得可能な二次的な生体信号と考えられる.ス タックオートエンコーダを用いた収集されたデータの検証は,データ分析に先立つ重要なステップと考えられる.

ドライバーのパフォーマンスと生理活動への時間的圧力の影響:運転シミュレータ研究

The effects of time pressure on driver performance and
physiological activity: A driving simulator study
Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, Vol.41, pp.150-169, 2016
20170727_hwada

時間的圧力のためにスピードを上げることは交通事故の主な原因である.以前の研究では,人は時間的圧力に対 して生理的活動を増加させ,タスクの要求を緩和させるために,タスクに対して戦略を適用させることを示してい る.今回の運転シミュレータの研究では,眼球運動,瞳孔径,心血管及び呼吸運動,運転実績,車両制御,四肢の 動き,頭部位置,自己報告状態の測定に時間圧力が及ぼす影響を調べた.時間的圧力下での人の行動に関する既存 の理論に基づいて,(1)運転速度,(2)生理的尺度,(3)運転戦略の3 つのカテゴリーに区別した.54 人の参加者 は,まず6-9km の都市部の追い越し車線で,車を追従し,交差点のある時間圧のないコース(no time pressure: NTP)と時間制約と急いで行くようにと促す仮想乗客がいる時間圧力のあるコース(time pressure:TP)を運転 する.その結果,NTP と比較してTP では,(1)は大幅に速く運転され,最大制動位置,スロットル活動,車線維 持精度といったものにも反映された.(2)は心拍数の増加,呼吸数の増加,瞳孔径の拡大,瞬き率の低下などの生 理活性の増加を示した.(3)はでは,車追従中の左側車線への運転や交差点に接近した際の初期の視覚的な視界な ど,効果的な作業完了のためのシナリオ固有の戦略を採用した.NTP に対するTP の効果は一般的に大きく,統 計的に有意であった.しかし,絶対値の個体差は大きかった.したがって,リアルアイムドライバフィードバック 技術に,ドライバの状態を評価するための絶対的な基準の代わりに相対的な基準を使用することを推奨する.