国立衛生研究所のMRI 研究による正常な脳の発達における構成要素である拡散テンソル画像の研究

The diffusion tensor imaging (DTI) component of the
NIH MRI study of  normal brain development
(PedsDTI)

NeuroImage, Available online 3 June 2015

国立衛生研究所の正常な脳の発達に関するMRIの研究は連合国家の人工の民族多様性や社会経済性を含み,infants,toddlers,children,adolescents,youngadultsにおける脳の発達の典型的な特徴づけを探求している.この研究は1999年に指導し,2001年から2007にかけてデータが収集された.この研究は,計算手法や画像処理ツールの発達のための資源としてや典型的な脳の発達を解明するため,脳ベースの障害や病気に関連する逸脱の確認するための強力なツールといて役立つことができ,資格を持つ研究者と臨床医のみ閲覧できるアクセス制御されたデータベースの提供を目標として計画された.本稿では,正常な脳の発達のNIHMRIの研究のDTIの構成要素に着目する.本研究では,我々はDTIデータを取得するプロトコル,データの処理過程,評価手順の質,またデータベースのアクセス条件とともにデータベースに含まれたデータを記述する.詳細はhttp://www.pediatricmri.nih.govを閲覧してください.274人の特有な被験者から得られた498個の低解像度(3mm)のDTIデータセットと152人の特有な被験者から得られる193個の高解像度(2.5mm)のDTIデータセットにおけるローデータや処理された拡散データの水平方向のDTIデータセットが含まれている.被験者は生後10日から22歳までの人.さらに,年齢別のDTIのテンプレートのセットが含まれている.国立衛生研究所の大規模な正常な脳の発達に対するMRI研究の一つの構成要素であるT1,T2,水分子の加重密度,水分子のMRスペクトロスコピーによる画像データ,人口統計学,臨床,行動のデータもまた含まれている.

20150623_iishida

機能的な近赤外分光法のため空間的レジストレーション:個人とグループ分析の皮質位置への頭皮チャンネル ポジションの利用

Spatial registration for functional near-infrared
spectroscopy: From channel position on the scalp to
cortical location in individual and group analyses

Neuroimage, 2014, vol.85, no.11, p.92-103

機能的近赤外分光法(fNIRS)は,現在では広く一般的な機能イメージングモダリティとして受け入れられるようになっている.fNIRSが本物の神経画像を取得するためには,機能的および構造的画像解析を備える必要がある.ただし,fNIRSは解剖学的情報のないヘッド表面から皮質の活動を計測している.この記事では,我々はfNIRSの技術的な欠点を解決するためにfNIRSデータの空間登録の方法論的な概要を示めす.我々は,最初に標準的な定位スペースと解剖学的標識化の使用を調査して導入する.第2章には,10-20法を使用して,頭皮目印を記述する異なる方法を説明する.第3章には,被験者自身のMRIにfNIRSデータ共同登録の最も単純なケースを説明する.第4章には,構想をグループ・データのfNIRSデータ登録まで広げる.第5章には,確率的に基づく登録方法(被験者のMRIの代わりに参照MRIデータベースを使う)を解説する.そして,独立型fNIRSデータのためにMRIのない登録を可能にする.第6章には,確率的に基づく登録の概念を広がった光学的断層撮影法において3次元イメージ再構成までさらに広げる。第7章には,fNIRSデータの仮想登録のために3D座標読み取り機のない方法を解説する.第8章には,これらの技術がどのようにソフトウェアで実装されるかというガイダンスを提供する.最後に,我々は幼児で幼児のデータの空間登録のために,現在の資源と限界に関する情報を提供する.これらの技術的な説明を通して,我々は神経画像処理コミュニティの間で両方の内部と外部データ共有を容易にするために一般のプラットホームに関するfNIRSデータを提示することの重要性を強調する.

20150623 sohtani

人間の行動認知のための3 次元畳み込みニューラルネットワーク

3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition
IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, vol. 35, no. 1, 2013, pp221-231

我々は,監視カメラに映るヒトの行動を自動的に認識することを考える.現在の主な手法は,複雑な計算手法でローデータから計算された特徴量を基にした分類器を作成する.畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)は,ローデータを直接分類することができる深層モデルの一種である.しかしながら,CNNsは現在2次元の入力を処理することに限定されている.本稿では,行動認識のための新しい3次元の畳み込みニューラルネットワークを提案する.このモデルは,3次元の畳み込みを実行することで,空間的な次元と時間的な次元の両方から特徴を抽出する.そうすることで,複数の隣接するフレームに符号化された動きの情報を捉える.提案されたモデルは,入力フレームから情報の複数のチャンネルを生成し,最後の特徴表現は全チャンネルからの情報を結合する.我々は,実世界の環境である空港の監視カメラに映ったヒトの行動を認識するために,提案されたモデルを使用し,このモデルが従来の基本的な手法と比較して,優れた成績を得る.

新生児における心拍,呼吸,体動の非侵襲モニタリングシステム

A noninvasive heartbeat, respiration, and body movement monitoring system for neonates

Nukaya, Shoko, et al. “A noninvasive heartbeat, respiration, and body movement monitoring system for
neonates.” Arti cial Life and Robotics Vol19, Issue 4, 2014: 414-419.

新生児における心拍数,呼吸数,および身体運動の長期モニタリングは,呼吸器疾患などの疾患を予防するのに有用である.しかし,現在,新生児のために利用可能な非侵襲的モニタリングシステムは存在しない.したがって,本研究において,我々は,心拍数,呼吸数,及び新生児の身体の動きの測定を可能にする非侵襲的,圧電センサを用いたバイオメトリックシステムの提案を行った.我々は,新生児のベッドの4足の下に配置された4圧電セラミックセンサデバイスを用いて新生児のためのモニタリングシステムを設計した.センサ装置からの出力信号は,心拍,呼吸,体動成分の重ね合わせた波形として測定した.私たちのシステムをテストするために,新生児集中治療室に入院した7週の男性の新生児を検討を行った.我々のシステムの有効性を決定するために,従来のベッドサイドモニタからの心電図と呼吸波形出力を参照として使用した.ECGから得られた信号と、圧電セラミックセンサから検出された心拍信号が類似していたことが観測された.同様の知見はまた,圧電セラミックセンサと基準呼吸信号により検出された呼吸信号との間で観察された.我々の方法では,心拍及び呼吸信号が正確に何も体動が発生していないときに測定が可能であった.圧電セラミックスの使用することで,新生児の体にセンサを貼り付ける必要がない.したがって我々の提案方法は,病院および退院後,ならびに研究目的のために長期のモニタリングを必要とする新生児に有用であると考えられる.

20150616_tsato

再構成可能な生産システムのための適応型NSGA – 2 のアルゴリズムを基にした動的処理計画の生成

An adapted NSGA-2 algorithm based dynamic process
plan generation for a recon gurable manufacturing
system

Journal of Intelligent Manufacturing,Volume23,Issue4,pp1141-1155,2012

グローバル市場の急成長と顧客の需要の増加に伴って,企業は競合他社との間で迅速にかつコストを効率的に共存させ,リードを取ることによって対応することが不可欠になっている.全体的に見ると,組織の構造は幅広い製品の多様に応えるため,変化を必要とする.これは,再構成可能なマシンやコントローラ,ソフトウェア支援システムを備えた再構成可能生産システム(RMS)の概念を取り入れることで達成できる.本稿では、再構成可能生産システムのための動的プロセス計画を生成する新しい手法を提案する.初めに,部品や製品の必要条件として製造システムを含んだ機械によって提供される機能と比較することで評価する.もし生産することで最適な処理計画を生成することが可能であれば,そうしなければシステムが機能の欠如することを示すエラーメッセージを表示する.本稿では適応型NSGA-2のアルゴリズムを使用することで多目的シナリオによる製造コストと時間を削減する目的で検討する.また数値例をだすことで提案手法の有効性を実証する.

20150616_jnishida

セマンティックWeb のための自動ファジーオントロジーの生成

Automatic Fuzzy Ontology Generation for Semantic
Web
IEEE Transactions on knowledge and data engineering, Vol.18, No.6, June 2006
オントロジーは,一般的にセマンティックWebのために使用される有効概念である.ファジー理論は,不確実性情報を表現するためにオントロジーに組み込まれる.典型的に,ファジーオントロジーは事前に定義された概念階層から生成される.しかし,ある特定のドメインの概念階層を構築することは困難であり面倒な作業である.この問題に取り組むために,本稿では不確実性情報のファジーオントロジーの自動生成のためにFOGA(ファジーオントロジー生成フレームワーク)を提案する.FOGAフレームワークは,ファジー形式概念分析,概念階層の生成,およびファジーオントロジー生成の要素を含んでいる.また,我々は今後新しく追加されるデータのオントロジーの質の向上のための方法について議論する.最後に,データベースの他の属性をオントロジーに統合するためのファジーベースの方法を提案する.

20150616kmishima

Intelligent Web services and semantic Web, ontology design, uncertainty,fuzzy,probabilistic, knowledge representation formalisms and methods, concept learning

隠れマルコフガウシアン混合モデルを用いた画像領域分割

Image Segmentation Using Hidden Markov Gauss Mixture Models
IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 7, pp.1902-1911, 2007

画像領域分割は画像処理における重要なツールであり,洗練されたアルゴリズムへの効率的なフロントエンドとして機能し,それによりその後の処理を簡素化することができる.我々は隠れマルコフガウス混合モデル(HMGMMs)を使用したマルチクラスの画像領域分割方法を開発し,航空画像やテクスチャの領域分割の例を示す.HMGMMsは,最小判別情報量(MDI)の歪みのベクトル量子化を用いて推定されたガウス混合によりそれぞれクラスが与えられた観測確率分布を当てはめる教師あり学習を組み込む.我々は最大事後確立を用いて画像領域分割問題を定式化し,観察により与えられた事後密度を最大化する隠れ状態を見つける.我々は確率的EMアルゴリズムを用いて隠れマルコフパラメータと隠れ状態の両方を推定する.我々の結果は分類木や回帰木,学習ベクトル量子化,因果隠れマルコフモデル(HMMs),多重解像度HMMsなど一般的な方法と比べて,ベイズリスクや分類される物体の空間的均一性という点でHMGMMがより良い分類結果を示した.HMGMMの計算負荷は因果HMMと同程度である.

20150615 hayashinuma

低コントラスト画像の特異値分解をベースとしたコントラスト強調のための輝度の維持

Brightness preserving based on singular value decomposition for image contrast enhancement
Optik, Volume 126, Issues 7-8, April 2015, Pages 799-803

本稿では,与えられた画像の平均輝度を維持するためにSingularValueDecomposition(SVD)をベースとした低コントラスト強調技術の改善を提案する,SVDをベースとした技術は低コントラスト画像を特異値配列のスケーリングによって強調しているが,それらは画像によっては満足な結果を得られない可能性がある,この提案手法を用いて,入力画像の重み付けされた特異値配列の和とそのグローバルヒストグラムの等化(GHE)画像は,等化された画像の特異値配列を得るために計算される.シミュレーションの結果は、提案手法が画像の輝度をより正確に維持し,かつ視覚的アーチファクトがそ相対的に無視できる程度であることを示している,それは定性的および定量的にその特異値のスケーリングをベースとしたSVDはもちろん,GHEやLocalHistgramEqualization(LHE)のような従来の画像等化よりも優れている.

20150615 ntanaka

非侵襲Berlin Brain-Computer Interface : 未経験被験者における早期BCI 操作の習得

The non-invasive Berlin Brain-Computer Interface: Fast acquisition of effective performance in untrained subjects
NeuroImage, vol.37, no.2, pp.539-550, January 2007

Brain-Computer interface(BCI) は,脳から外部機器への直接的命令を可能にしたシステムのことを指す.これらのシステムではユーザーが機器操作を可能にするために大脳皮質表面や脳内部から得られる電気信号を用いる.そのため身体麻痺患者でも,神経活動を用いて外部システム操作が可能となった.BCI システム操作のための一般的な方法の一つとして,被験者がシステム操作の練習を重ね,経験的に体得する方法がある.一方,Berlin Brain-Computer Interface(BBCI) は,ユーザーの意図を検知するために多次元の特徴量から被験者特有の脳波パターンを抽出する.これを実現するためにBBCI ではユーザーの運動イメージ能力と機械学習を用いる.その為,従来までトレーニングに掛かっていた長期間に渡る訓練期間は20 分程度に短縮され,機械学習に関しては1 分程度となった.本研究では,BCI 未経験者10 名を起用し,四肢の運動イメージをする実験を行った.情報送信のピーク値は,3 名の被験者では35bpm(bit per minute),被験者2 名は23bpm,他3 名は12bpm,加えて残りの1名の結果としてはBCI を操作することが出来なかった.本研究で使用されたBBCI と従来のBCI を比べた場合,結果としてBBCI のシステムはより複雑だが,潜在的にユーザーに操作を可能にさせ,汎用性も大きく広がった.

2015.0610.okamura

fMRI 撮像時における成年男性のコルチゾールとBOLD 反応の関係性について

The association between cortisol and the BOLD response in male adolescents undergoing fMRI
Brain research, 2015, vol. 1598, p. 1-11.
MRI の被験者は主観的ストレスと神経内分泌系ストレスを誘発することが示された.近年の研究では,fMRI 撮像時のコルチゾール濃度は認知的パフォーマンスと脳機能に年齢依存的に影響を与えることを示している.この研究では,この年齢依存的影響が青春期にも当てはまるのかについて調査した.唾液内コルチゾールならびに被験者の経験した不安は,セッション中や自宅,fMRI のセッションの前後において,成年男性と成人男性を対比して評価された.両方の年代において,コルチゾール濃度はセッション中と撮像後に比べて,撮像前が大きくなっており,ストレスへの期待と不安が推測される.全体として,ギャンブルタスクのfMRI 撮像中のコルチゾール生成と脳活動の強さの間に負の相関がみられた.成人男性ではなく若い男性において,高いコルチゾール生成は前部帯状回と後部帯状回における強い負活性と関係していた.若い男性ではなく成人男性において,コルチゾールと下頭頂小葉と上前頭回における活性との間に負の相関がみられた.よって,コルチゾールはいくつかの脳領域を不活性にするが,その領域は年齢によって異なった.この調査結果はfMRI 撮像時のコルチゾール生成は困惑させられるものとして認識すべきであり,青年期の発達に伴う脳活動の変化についての分析を進める必要性を示唆した.

2015.0610.okamura