局所フラクタル次元に基づいた大腸ポリープの分類

Local fractal dimension based approaches for colonic polyp classi cation
Medical Image Analysis, vol. 26, no. 1, pp. 92-107, 2015.

20150930 hayashinuma

この研究では局所フラクタル次元(LDF)に基づいたテクスチャ解析手法を導入し,LDFを大腸ポリープ分類に応用する.この手法は,異なるモダリティ(染色または非染色とを組み合わせたペンタックスのi-Scan)を用いて取得された8種類のHD内視鏡画像データベースと,NBI併用拡大内視鏡画像のデータベースによってテストされる.本論文では,LFDに基づいた手法に3つの新たな拡張機能を導入する.これらの拡張機能は既存の手法と差を強調するために画像の形状または勾配情報を抽出する.LFDに基づく手法と他の手法の結果を比較するために,5つの手法で大腸ポリープの分類を行った.結果は,LFDに基づく手法が適していた.3つの提案された拡張機能は,最も良い手法であるか,少なくともいずれかのデータセットで最適な手法となった.また,この手法はさらに一般に使用されているUIUCtexデータベースのテクスチャ画像を用いてテストされた.このデータベースでは,手法の視点不変性が評価される.これは使用する内視鏡画像のデータセットの重要な特徴である.結果は,他の手法と比べLFDベースの手法がより視点不変性があることを示す.しかし,形や大きさ,向きに適応したLFDの手法は他のLFDの手法に比べ一般的に視点不変ではなかった.

網膜画像における高速自動血管抽出アルゴリズム

Automatic and quick blood vessels extraction algorithm in retinal images
IET Image Processing Vol. 7, Iss. 4, pp. 392-400, 2013
20150930 ntanaka

人間の認識や目の疾患の診断などのようにさまざまな異なる網膜画像の適用が毎日のように増え続けている.従って,網膜画像の目の部分を特徴量として認識する事が可能な自動手法の必要性は否めない.本稿では,Curvelettransform(CT)とPrinciplecomponentanalysis(PCA)を用いて着色した網膜画像からの自動かつ高速なモルフォロジー血管抽出アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムでは,網膜画像の背景の輝度とコントラストの分布を推定する事によって画像の輝度がかなり均一である.また,CTは様々な方向,スケールに対するエッジを強調する事で網膜画像のコントラスト比を強調するために用いられる.我々は,網膜画像から血管を抽出するために,多方向の構造要素を導入して改良されたモルフォロジー演算を使用した.Connectedcomponentanalysisと適応フィルタは画像内の細い動脈よりも小さいサイズで現れた襞を絞り込むために使われる.提案アルゴリズムはDRIVEデータベースの利用可能な画像において評価し,94.58%の血管抽出精度が得られた.得られた結果は,リファレンスの文献と比較して提案アルゴリズムの有効性を示す.

Retinal image,Blood vessels,Curvelet Transform,Principle component analysis

インテリジェントな病棟のためのオントロジー実装

Implementation of Ontology for Intelligent Hospital Wards

Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences,pp253,2008
20150918 wada

我々はインテリジェントな病棟のためのオントロジー実装を開発しています.我々の目的は医療環境で必要とされるアプリケーションを,コンピュータ処理の普及に対処することです:病院間のデータ共有のデータは,そのような環境に埋め込まれたセンサーから生成されており,病院のデータ管理のオントロジーの意味の違いを扱います.我々の概念オントロジーモデルは,このような環境をサポートし,セマンティックWebツールを使用して実装され,J2EEテクノロジーで開発されたアプリケーションを介してテストされています.

SMOTE:人工的マイノリティクラスのオーバーサンプリング手法

SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique

Journal of arti cial intelligence research,pp.321-357,2002.
20150909_tsato.pdf

不均衡データから分類器を構築する手法を述べる.分類の各クラスにおけるサンプル数がおおよそ等しくない場合,データセットは不均衡である.しばしば現実世界のデータセットは,大多数を占める正常サンプルとほんのわずかなパーセンテージを占める異常サンプルもしくは関心を寄せるサンプルによって構成されている.異常(関心を寄せる)サンプルを正常サンプルと誤識別するコストはこの逆のコストよりもはるかに高い.マジョリティ(正常)クラスのアンダーサンプリングは分類器における少数クラスの精度を向上させる手法として提案されている.本稿では,マイノリティ(異常)クラスのオーバーサンプリングとマジョリティ(正常)クラスのアンダーサンプリングを組み合わせることで,マジョリティクラアスのアンダーサンプリングのみよりもROC空間においてより良いパフォーマンスを達成した.さらに本稿では我々の手法がナイーブベイズにおいて,リッパーの損失率やクラスの事前確率を変化させるよりも、ROC空間において優れた分類器の性能を達成することができたことも示す.マイノリティクラスをオーバーサンプリングする我々の手法は人工的にマイノリティクラスのサンプルを作成する必要がある.実験はC4.5とリッパーと単純ベイズの分類器を使用した.この手法の評価は曲線下の面積(AUC)とROC曲線を用いて行った.

2 つのデータマイニングタスクのための遺伝的プログラミングの枠組:分類および一般化した規則誘導

A Genetic Programming Framework for Two Data
Mining Tasks: Classi cation and Generalized Rule
Induction

Genetic programming (1997): 96-101.
20150918_jnishida

本稿では,2つの主要なデータマイニングタスク,すなわち分類および一般化した規則誘導のための遺伝的プログラミング(GP)の枠組を提案する.枠組はGPアルゴリズムとリレーショナルデータベースシステムの間の統合を強調する.特に個人の適応度は、SQL質問を、(平行した)データベースサーバーに提出することによって計算される。データマイニングの観点からこの統合のいくつかの利点が、スケーラビリティ、データプライバシーコントロール、および自動的な並列化にあるとされている.本稿では,2つの上記のデータマイニング仕事に合うように調整されたいくつかの遺伝のオペレータも提案する。

スマートホスピタルのためのオントロジー開発とUML とRDF を使った実装

Development of Ontology for Smart Hospital and Implementation using UML and RDF

IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 7, Issue 5, September 2010, ISSN (Online):
1694-0814
20150918kmishima

患者の情報は,ヘルスケアシステム内の各患者の全体的な品質に基づいた任意のヘルスケアシステムにおける,患者のプライバシーの重要な構成要素である.ヘルスケアシステムの主な取り組みは,患者情報と患者とプライバシーの質を改善することである.病院内には組織単位または部門が多くあり,それらはお互いに最適な調整が必要である.有用なヘルスケア・オートメーション・ソフトウェアでさえも,病院内の組織にや部門にそのような調整を提供してない.これらのソフトウェアは病院の仕事を制限するだけでなく,他の病院や血液バンクなどとの連携をも制限している.したがって,これらの病院は良い施設やサービスを持っているにも関わらず,それらの情報を共有できないでいる.今日では,緊急時を含めどんな時でもどんな場所でも,患者の過去の病歴に基づいた治療を提供できるコンピュータ環境が必要である.パーベイシブとユビキタス環境,セマンティックWebは,このフィールドではとても有益である.このためには,従来の病院環境でのセマンティックWebを用いたユビキタス・ヘルスケア・コンピューティングの開発が必要である.本論文は,病院が近い将来にスマートホスピタルになるためにこれら問題を取り除こうとした,ユビキタスとパーベイシブ・コンピューティング環境とセマンティックWebに基づいている.本稿では,スマートホスピタルのための知識ベースのオントロジー記述を開発するための試みである.

視覚探索効率が刺激の特徴に基づいた刺激と反応との互換性の時間経過に与える影響

The influence of visual search efficiency on the time-course of identity-based SR-compatibility

Acta Psychologica, vol.140, issue 1, pp.101-109, 2012
20150917 htanaka

3つの実験は,刺激制御が刺激と反応(SR)との互換性の時間経過に与える影響を調査するために行われた.参加者は,複数の妨害刺激の中からシングルトン矢印の有無に反応した.シングルトン矢印が存在するときは,参加者は右人差し指でボタンを押し,シングルトン矢印が存在しないときには,左人差し指でボタンを押した.刺激と反応との互換性は,目標刺激の特徴と刺激に対する反応との関係に依存した:目標刺激のシングルトン矢印が課題に無関係であったとしても(その矢印が右向きであろうと左向きであろうと),矢印の方向は刺激が存在するときの(右手による)反応と右矢印のときは対応し,左矢印のときは対応しない.パフォーマンスにおける時間経過を検証するために,視覚探索効率やそれに応じた反応時間が増減するように目標刺激と妨害刺激の類似性が変えられた.3つの検証結果が得られた.まず,実験1の結果は,単に矢印の有無を判断する課題では,シングルトン矢印が左向きで右手による反応と対応していないときと同様に,矢印が右向きで反応と対応しているときは,参加者は同じ速度で反応したと示した.実験2では,参加者はシングルトン矢印の特徴を意識すように教示した場合にのみ,時間が経過するにつれて向上するとされる刺激と反応との互換性効果の影響が見られた.実験3では,刺激と反応との互換性の時間経過は,視覚探索効率の影響を受けなかった.本研究の結果は,視覚的な選択と反応の選択が異なる段階で起こることを示唆している.

NIRS 同時計測は協力中に前頭皮質で対人コヒーレンスの増加を明らかにする

NIRS-based hyperscanning reveals increased interpersonal coherence in superior frontal cortex during cooperation
NeuroImage, vol.59, no.3, pp.2430-2437, 2012

20150917 murakami

我々は,横に並んでコンピュータベースの協力ゲームを行う時の2人の脳活動を同時計測する際にNIRSを使用した.脳活動のコヒーレンスは2人の参加者間で計算された.参加者の右の上前頭皮質によって形成された信号間のコヒーレンスが競争中ではなく,協力中に増加することが分かった.また,増加されたコヒーレンスはより良い協調のパフォーマンスに関連していた.我々の知る限り,この作業は,NIRSにおける2人の同時計測の最初の使用を表している.本研究は,自然環境での社会的相互作用の研究におけるNIRSベースの同時計測方法を示している.

形態学的細胞画像解析の進展

Recent Advances in Morphological Cell Image Analysis

Computational and Mathematical Methods in Medicine, Vol.12, 2012
20150916 ygoto

本稿では,形態学的細胞解析のための画像処理方法における最新の進歩を述べる.形態素解析は,バイオインフォマティックおよび生物医学の両方で注目されている.疾患の診断に影響を与える多くの要因で,形成学的細胞と統計学は,医師の病気の判断結果に大きく貢献してきた.形成学的細胞分析は細胞の形,細胞の規則,分類を行う.過去20年間で,約1000の刊行物は,生物医学研究における形態学的細胞解析を使用することを報告している.細胞集団のセグメンテーション,形態学的特徴の抽出,3D再構成,異常細胞の同定,統計解析としてかなり広く使うことができる実用的なソリューションに適した方法を,この論文で述べる.

視空間的・視知覚的ワーキングメモリの機能的ネットワークと構造的コネクティビティ

Functionalnetworksandstructuralconnectivityofvisuospatialandvisuoperceptualworkingmemory

Frontiers in Human Neuroscience, Vol. 9, Article 340, 2015

20150908sobuchi

fMRIを用いて,健常被験者のワーキングメモリの神経基盤がこれまで調査されてきた.しかしながら,ワーキングメモリの機能的ネットワークを形成する皮質領域は,白質の線維束によってどのように結合されているのか,そしてこれらの結合の有向性と微細構造の特徴の指標として使用されるDTIは,個人のタスクパフォーマンスの違いを予測可能かはまだ明らかになっていない.squarelocationの視空間的課題とfaceidentificationの視知覚的課題中の23人の健康で若い被験者のfMRIデータが計測された.DTIデータも同様に計測された.WM課題に関係する機能的ネットワークを確認するため,我々はfMRIデータにICAを用いた.構造的白質と課題パフォーマンスの関連をみつけるため,ボクセルベースのDTI解析を行った.また,機能的ネットワークのノードの白質線維の結合性を確認するため,DTIデータによる確率的トラッキングを行った.頭頂と中前頭領域の高い脳活動が両タスクでみられる一方で,視知覚的ワーキングメモリ課題にのみ,紡錘状回と下前頭回の機能的補強がみられた.紡錘状回と下前頭回の神経結合性を示すaxialdiffusivityとfractionalanisotropyは,視知覚的ワーキングメモリ課題の処理速度と関連していた.我々の発見は試験的だという認識が必要だが,両課題は前頭と頭頂において,脳活動パターンの高いオーバーラップがあり,視知覚的課題において,紡錘状回と下前頭回の活動に違いが生じた.さらに,DTIの指標は処理速度を予測することが可能であることを発見した.