手書き郵便番号認識に誤差逆伝播法を適用

pdf

Backpropagation applied to handwritten zip code recognition

Neural Computation,Vol.1,No.4,pp.541-551,1989
単純な数字画像の認識に関する先行研究では複雑な課題の良い汎化はタスクに関する事前知識の一定量を含むネットワークアーキテクチャを構築することにより得ることができる.その基本的な設計原理は,過度の計算能力を低下させることなく,可能な限りネットワーク内の自由パラメータの数を減らすことである.この原理の適用は正確な汎化能力の確率を増加させる.なぜなら,それは次元とエントロピーを減らす特殊なネットワークアーキテクチャをもたらす.本稿では,私たちはUS メールから得られる手書き数字認識の実世界の問題に誤差逆伝搬法のアルゴリズムを適用する.この問題で私たちのグループによって報告された以前の結果とは異なり,学習するネットワークには特徴ベクトルというよりは直接画像を取り入れる.従って,低レベルの大量の情報を扱う誤差逆伝搬法を適用したネットワーウの能力を示すことになる.

Back propagation,Handwritten digits recognition,Convolutional neural network

ニューラルネットワークモデルによる特徴選択と分類の為の多目的進化的アルゴリズムを用いたアンサンブル 最適化

pdf

A multi-objective evolutionary algorithm-based
ensemble optimizer for feature selection and
classi cation with neural network models

Neurocomputing, Volume 125, 11 February 2014, Pages 217-228

本稿では,私達は機能選択と分類問題を解決する為のニューラルネットワークモデルと結び付けられた新しい多目的進化的アルゴリズムを基にしたアンサンブル最適化を提案する.特に,修正マイクロ遺伝的アルゴリズム(MmGA)は,アンサンブル最適化を行う為に用いられる.MmGA-ベースのアンサンブル最適化の目的が複数存在するのは,分類の為に少しのインプット機能を選び,ニューラルネットワークモデルの分類パフォーマンスを高めることが目的である.提案されたシステムの有効性を評価するために,本稿では多くのベンチマーク問題を用い,結果は他の方法と提案手法による比較によっておこない,人の動作検出と分類問題への提案されたシステムの適応性を評価した.結果として,提案されたMmGA-ベースのアンサンブル最適化が,少しの入力機能を持つニューラルネットワークモデルの分類パフォーマンスを高めることができることを明確に証明した.

ローカルリニアウェーブレットニューラルネットワークを用いた時系列予測

pdf

Time-series prediction using a local linear wavelet neural network
Chen Yuehui, Bo Yang, and Jiwen Dong. “Time-series prediction using a local linear wavelet neural network.”
Neurocomputing Vol.69,No.4 (2006): 449-465.

本稿ではローカルリニアウェーブレットニューラルネットワーク(LLWNN) に関して述べる.ウェーブレットニューラルネットワーク(WNN) との差異は隠れ層の重みの付け方とWNN の出力層を局所線形モデルで置き換えたことである.多様性学習と最急降下法を用いるハイブリットトレーニングアルゴリズムである粒子群最適化(PSO) がLLWNN の学習に用いられる.時系列データに対するシミュレーション結果により,提案手法の実用性と有効性が示された.

脳信号を用いた意志のパターン認識の為のファジィ- ラフ特徴選択とMultitree 遺伝的プログラミングに基づい た効率的な分類システム

pdf

Efficient classi cation system based on Fuzzy-Rough
Feature Selection and Multitree Genetic Programming
for intension pattern recognition using brain signal

NeuroImage, Volume 59, Issue 1, 2 January 2012, Pages 519 – 529

近年,多くの研究者は脳の概念活動の脳活動パターンに工学的アプローチで研究してきた.本論文では,ファジィ- ラフ特徴選択(Fuzzy-Rough Feature Selection) とMultitree 遺伝的プログラミングに基づいている高精度のための,意図認識のフレームワーク(すなわち,分類システム)を提案した.fNIRS によって測定された非常に多くの脳信号データは,提案された特徴の選択によって低減そして,有益な特徴を抽出する.また,提案されたMultitree 遺伝的プログラミングは,効果的な意思認識モデルを構築するためにそのままのデータを利用した.提案された分類システムの性能が実証され,既存の分類器と削減されていないデータセットと比較した.実験結果では,提案手法において識別率の向上と一方で,特徴量の数を削減したことが示された.

Combined NIRS-EEG, Hybrid BCI, Meta-classi er

メンタルローテーション中の脳活動の変化:fMRI を用いた脳地図研究

20150127sobuchi4

Changes in cortical activity during mental rotation A
mapping study using functional MRI

Brain, vol.119, pp.89–100, 1996

心的イメージは問題解決のための認知的手法に重要である,そしてShepardとMetzler(1971)によって説明された複合オブジェクトのメンタルローテーションは心的イメージ課題の中で最もよく研究されている.メンタルローテーション課題中の健常者10名の脳血流変化を計測するため,機能的MRIが用いられた.各トライアルにおいて,被験者は3次元形状の1対の透視図を見て,一方の絵をもう一方の絵に一致するように心的に回転させ,2つの形状が同一か鏡像かを決定する.comparisonコンディションと呼ぶコントロール課題は同一方向で現れる各対の両方の絵を除いて同じである.したがって,同じエンコーディング,比較,そして決定の処理が用いられるが,メンタルローテーションは要求されない.これらの課題は被験者が固視点を注視するfixationコンディションにはさまれている.専門的に十分な研究は被験者10名中8名得られた.sulcallandmarksに基づいて,増強した信号の領域は特定され,TalaraichとTournouxのアトラスにしたがい,それらの領域はブロードマン領域(BA)によって記述された.rotation課題がcomparisonコンディションに対比された際,全ての被験者でBA7aと7b(BA40に広がり)に活動が生じ,88%の被験者は中前頭回(BA8)に75%の被験者はBA39と19を含む,外線条体に信号の増強がみられた.過半数の被験者は体性感覚皮質(3?1?2)が関与しており,50%の被験者のBA18において信号の増加があった.前頭皮質において,半数の被験者のBA9と46(前頭前野背外側皮質)に閾値を超えた活動があった.8名中4名の被験者においてもBA44と46に信号の増加があった.前運動皮質(BA6)においてローテーション課題中の半数の被験者で活動があった.運動皮質の活動の関与にラテラリゼーションがあるという証拠はほとんどなかった.これらのデータはメンタルローテーションが移動物体の追跡や空間的関係のエンコーディングに関与する領域に関係するという仮説と一致する.そして,同一あるいは類似の直接的な知覚の神経心像のより一般的な理解に関係している.

構造的・機能的ブレインネットワーク:結合から認知へ

PDF

Structural and Functional Brain Networks:
From Connections to Cognition

SCIENCE, vol.342, no.6158, 1238411, 2013

脳の不変の構造的アーキテクチャから生じる機能性はニューロサイエンスの分野においてまだ大きな謎として
残っている.ネットワーク理論やラージスケールブレインネットワークに対する理論的な神経科学の近年のアプ
リケーションはこの謎を解き始めている.ネットワーク解析によって,階層的モジュールブレインネットワークは
局所的な神経処理と全体的な分離された機能の統合を特に適用させるよう促進させるということを示唆する.構
造的結合によって機能的ネットワークは制約されるにもかかわらず,認知課題中の環境センシティブな統合は構
造的と機能的ネットワークの間に必然的に相違が生じる.この変性する機能・構造マッピングはブレインネット
ワークの理解に重要である.静的な構造的結合から生じるダイナミック機能的ネットワークは構造と機能の間の
この推論を解決する神経情報処理に対するコンピュテーショナルなアプローチを必要とする.

複雑なブレインネットワークの構造と機能

pdf

Structure and function of complex brain networks
Dialogues in clinical neuroscience, vol.15, no.3, pp.247-262, 2013
増加している理論的で実験的な研究はネットワークの観点から脳の機能の解明に近づいている.ブレインネット
ワークの解析は新たなイメージング手法や,グラフ理論とダイナミックシステムからなる新たなツールの発展に
よって可能となった.本総説ではこれらの理論的進展のいくつかを概観し,構造的・機能的ブレインネットワーク
の構成に関する最近の知見を要約する.構造的コネクトームの研究はいくつかのモジュールあるいはモジュール
間の伝達処理を仲介するハブ領域によって連結されたネットワークコミュニティを明らかにする.近年のネット
ワーク解析はネットワークハブが収集し,分散するシグナル伝達のために中心的に位置されたリッチクラブとよ
ばれる密に結合された集合体を形成することを示している.レスティングとタスクによる神経活動の記録は,明
確な認知領域における機能に寄与するレスティングステイトのネットワークが明らかにされてきている.ネット
ワーク手法は臨床環境においてさらに適用され,脳と精神障害の神経基盤の解明について議論されている.

確率的トラクトグラフィーとグラフ理論解析を用いた注意欠陥・多動性障害を伴う薬品未投与の患者の白質形 態の統合性異常の解明

pdf

Analysis Reveal Abnormal White Matter Structural
Connectivity Networks in Drug-Naive Boys with
Attention Deficit/Hyperactivity Disorder

The Journal of Neuroscience, vol.33, no.26, pp.10676-10687, 2013

不注意と多動性の症状を特徴とした注意欠陥・多動性障害は幼少期の最も一般的な神経障害のひとつである.こ
れらの行動の障害は脳領域間の異常な機能的結合に関連することを脳イメージングの研究は示してきた.しかし
ながら,これらの行動的,機能的欠陥の基礎となる構造的結合の変化はまだ理解に乏しい.本論文では,30 名の
ADHD 児と30 名の健常人の全脳白質形態の統合性を検討するため,拡散磁気共鳴画像法と確率的トラクトグラ
フィーを用いた.ヒトの脳の白質ネットワークは確率的に領域間の結合を推定することによって構築された.ス
モールワールド性やネットワークエフェシエンシーなどの結果として生じるネットワークのトポロジカルな特徴は
グラフ理論的なアプローチを用いて解析された.これらのグラフマトリックスのグループ間の比較にはノンパラ
メトリックな順位検定が適用された.その結果,ADHD と統制群の両方ともが全脳白質ネットワークにおいて効
率のよいスモールワールド性を示し,構造的な分離と統合の結合パターン間のバランスを示唆した.しかしなが
ら,統制群と比較してADHD グループは低いグローバルエフィシエンシーと高いショーテストパスレングスを示
した.特にエフィシエンシーの低下は左の頭頂,前頭,そして後頭の皮質において顕著であった.興味深いこと
に,ADHD グループは前頭優位回路の構造的結合の低下と眼窩線条体回路の結合の増加を示した.そして,これ
らの変化には不注意と多動性・衝動性の症状とそれぞれ有意な相関があった.本研究ではADHD 患者の白質ネッ
トワークのトポロジカルな組織の崩壊を示し,ADHD 患者の構造的障害の基礎となる神経回路の構造的分裂に関
する理解を広げる

超音波ボリュームデータの相互情報量に基づく剛体及び非剛体のレジストレーション

pdf

Mutual Information-Based Rigid and Nonrigid Registration of Ultrasound Volumes
Medical Imaging, IEEE Transactions on, 2002, vol.21, no.1, p.9-22

私たちは,相互情報量に基づく超音波ボリュームデータの位置合わせについて調査した.この技術は,従来の脳
画像の位置合わせに適用される.成功した位置合わせのための必要条件は,明確な最大値を有する順凸相互情報
面を平滑化することである.私たちは,超音波データのそのような情報面を作成するために,必要な前処理を議
論する.超音波によって画像化された腹および胸部の器官は,一般に体の外部と関連して動き,変形できる.そ
の結果,一般化された変換を含む画像位置合わせの4 つの例を研究した.剛体,剛体と均一なスケーリング,剛体
と不均一スケーリング,アフィンの4 つである.これらの位置合わせには,臨床的に取得されたボリューム画像に
適用した.位置合わせの精度は,すべての変換モードで,ボクセル容積に匹敵した.しかし,変換が一層複雑に
なった.そのうえ,捕捉範囲は変化の複雑さによってより狭くなった.リアルタイム3 次元超音波の使用がより
一般的になるにつれて,我々の方法は,解剖学的および生理学的変化を調べるさまざまなアプリケーションのた
めにうまく動作するはずである.これらの臨床アプリケーションの開発者は,ここで紹介する4 変態モデルのい
ずれかに彼らの問題の変形モデルにマッチする.

明るい照明が持続的注意課題時における頭頂部のEEG のα波の活性を減少

pdf

Bright illumination reduces parietal EEG alpha activity
during a sustained attention task

Brain Research Vol.538 (2013) pp.83-92

照明条件の認知パフォーマンスへの影響は,特にオフィスで働く現代生活においてより重要であると考えられ
る.しかしながら,特定の照明条件における神経生理学的変化とその認知的解釈は未だに解明されていない.そ
こで本研究では,EEG のウェーブレット解析を用いて同一の認知機能において異なる照明条件の影響を調査した.
より照度の高い照明環境下で,持続的注意課題遂行時に著しく低いα波をもたらし,反応時間が長くなることが
分かった.先行研究ではEEG のより低い前置刺激のα波の活動がより高い課題成績と関連することが示されてい
るが,α波の減少が本研究における反応時間の遅延と関連していることが分かった.持続的注意課題を遂行する
際に,脳での注意の処理過程において照明が明るすぎたため,被験者が注意散漫になったことが示唆された.明
るい照明条件下では,このような刺激の特徴によるボトムアップ効果のものを前置刺激によるトップダウン効果
を制圧させたと考えられる.この結果より,前置刺激のトップダウンと後刺激のボトムアップ刺激の過程の関係性
に動的競合をもたらしたことが示唆された.我々の知見は,照明条件が注意の処理過程に著しく影響を与えるこ
とを証明した.照明条件のパラメータの調整と更なる認知変調が認知能力の促進のために必要になるだろう.