緊急物流スケジューリングに対する貪欲探索に基づいた多目的遺伝的アルゴリズム

Greedy-search-based multi-objective genetic algorithm for emergency logistics scheduling
Expert Systems with Applications, Vol.41, No.6, pp.2947-2956, 2014
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災害の被災者に対する迅速かつ効率的な救急救助をできるようにするために,この研究では利用可能な資源の配分を調整し,さらに意思決定者のために様々な実行可能な緊急物流スケジューリングを自動的に生成することができる貪欲探索に基づいた多目的遺伝的アルゴリズムを提案する.提案されたアルゴリズムは資源や納品時間や輸送コストの未充足需要を最小限にするために,需要地点での要件に応じて様々な供給点から配送スケジュールを動的に調整する.提案されたアルゴリズムは,その性能は検証するために台湾の集集地震のケースで適用された.シミュレーション結果は,利用可能な車の数が制限もしくは無制限の条件下で,提案したアルゴリズムが10000 回の反復に基づいた配送時間において,それぞれ平均63.57%と46.15%だけ,MOGA と一般的な貪欲アルゴリズムより優れていることを示している.

LCI 技術による表面平坦型早期胃癌発見の容易化

Linked color imaging technology facilitates early detection of at gastric cancers
Clinical Journal of Gastroenterology, Volume 8, pp.385-389, 2015
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表面平坦型の早期胃癌(0-IIb)は見辛いため,従来の内視鏡検査では見落とすことがある.我々は,従来の白色光内視鏡検査(WLE)で見落とされた表面平坦型の早期胃癌を持つ患者の治療を行った.74 歳の日本人男性は,前庭部後壁における表面陥凹型の早期胃癌(0-IIc)の内視鏡的粘膜下層剥離術(ESD)が用いられた.LCI は幽門前に従来のWLE では検出されていなかった直径30mm と10mm2 つの赤みを帯びた表面平坦型の病変(0-IIb)を検出した.LCI は拡大することなく,悪性病変と周囲の粘膜の間の境界線を明らかに示した.両方の病変がBLIによって不規則な表面パターンが見られたため,表面平坦型の早期胃癌であると疑われた.さらに表面陥凹型の病変(0-IIc)はレーザーWLI によって大彎洞に沿って発見された.拡大BLI は,悪性病変を示唆した.生検標本の組織学的検査では,4 つのすべての病変は異型腺管と判断された.切除標本の病理学的検査では,4 つのすべての病変で高分化型の局所化腺癌が確認された.新しい内視鏡技術によって表面平坦型の早期胃癌がはっきりと見えるようになることがわかった.

線状構造検出のための統計を用いたトラッキング技術:医用画像における血管セグメンテーションへの応用

Statistical-Based Tracking Technique for Linear Structures Detection: Application to Vessel Segmentation in Medical Images
IEEE Signal Processing Letters vol. 17(6), pp. 555-558, 2010

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医用画像における血管の様な線状構造はコンピュータ支援診断(CAD) や多くの疾患へのフォローにおいて重要な特徴である.本稿ではトラッキングをベースにしたセグメンテーションで網膜の血管を検出する新しい手法を提案する.この手法ではMAP 確率を用いたベイズセグメンテーションを用いる.シミュレーション画像と網膜画像でテストを行い,比較した.我々の手法は,より良い結果を出した.

手術ロボットツールの3D 追跡のための形状学習

Appearance learning for 3D tracking of robotic surgical tools
The International Journal of Robotics Research vol. 33, no. 2, pp. 342-356, 2014
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本稿では、腹腔鏡画像における外科手術ロボットのツールを検出および追跡するために使用される形状学習手法を提案する。低レベルのランドマークにおけるロバストな視覚的特徴記述子を学習することによって、私たちは様々な種類の環境において長いタームにわたって手術器具を追跡するために、ロボットの運動学と3D の目視観察を融合するフレームワークを構築する。我々は、(別の全体的な外観を持つ)複数のタイプのツールだけでなく、複数のツールを3D 追跡可能である事を示す。我々は、ex vivo およびin vivo 両方の環境の組み合わせを利用して、手術用ロボットを用いた実験結果を示す。

角膜内皮細胞のベイズ形状モデルを用いた細胞領域解析

Corneal Endothelium Cell Field Analysis by means of Interacting Bayesian Shape Models
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology pp.6035-6038,2007

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角膜内皮細胞画像のおける細胞の領域の輪郭の自動での検出・解析を行うための新手法を行う.このアルゴリズムは単一セルの細胞領域に基づき,事前画像と事後画像で形状情報を個別に再表示する.始点を与えられた画像,適切な最適化アルゴリズムによってそれぞれの細胞は,個別に認識することが可能である.導かれた基準関数で,いくつかの極小値を克服すべく,アニーリングが最適アルゴリズムとして採用される.細胞領域を考慮すると,細胞モデル間での相互作用は,さらなる情報を導入し,全体的なモデルの識別を改善するために使用することができる.細胞領域モデルの統計的情報は、細胞モデル間の相互作用を考慮することによって与えられる.予備的な結果は,単一の細胞モデルが,複数の細胞領域に拡張することが細胞輪郭の認識の改善につながることを示す.開発された理論的フレームワークは非常に柔軟であり、容易に事前分布の異なる画像あるいは異なる物質の形状検出アプリケーションに適合させることができる.

ブレイン・コンピュータ・インタフェースのためのニューロフィードバックベースの運動イメージトレーニング

Neurofeedback-based motor imagery training for brain-computer interface (BCI)
Han-Jeong Hwang, Kiwoon Kwon, Chang-Hwang Im
Journal of Neuroscience Methods, Volume 179, Issue 1, 30 April 2009, Pages 150-156
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本研究では,EEGを用いたBCIのためのニューロフィードバックベースの運動イメージトレーニングシステムを提案する.提案システムは,個人が自分の皮質にリアルタイムで脳の活性化マップを提示することにより,運動イメージの感覚を得ることに貢献する.10人の健常な被験者が我々の実験に参加し,半数が提案した訓練システムによって訓練され,他の半数はどんな訓練も行わなかった.訓練されたグループ内のすべての被験者は,一連の実験後,自分の手足のいずれかの物理的な動きをすることなく,運動野を活性化するための運動イメージを実行することに成功した.提案したシステムの効果を確認するために,訓練を受けたグループでは訓練前と訓練後で我々の実験デザインに応じて左または右の手いずれかの動きを想像中の感覚運動皮質の周りのEEG信号を記録した.対照群では,訓練をせずに2回EEG信号を記録した.参加者のイメージは,時間-周波数解析手法を用いて分類し,訓練を受けたグループの結果は,訓練前および訓練後に記録された信号との間で感覚運動リズムに有意差が認められた.分類精度は,訓練前の精度と比較し,訓練後ですべての被験者で大きく向上した.一方、対照群のEEGデータセットの分析結果から意味のある時間-周波数の組み合わせの数と分類精度の両方で一貫した改善が見られず,提案システムはBCIアプリケーションにおける運動イメージタスクを訓練するためのツールとして使用することができることが実証された.さらに,我々は提案システムは,BCIのアプリケーションのためだけでなく,同様に運動イメージのタスクを利用する脳機能マッピング研究のためにも有用であろうことを期待している.