Web フォームのユーザビリティの評価手法

Evaluation Approach for Web Form Usability
Journal of Signal Processing, Vol.18, No.4, pp.193-196, 2014
20160527 hwada

本研究では Web フォームのユーザビリティの評価手法を提案する.オンライン活動の普及により,Web フォー ムは企業とユーザ間の仲介としての手段として使用される.ユーザにとって使用しやすい Web フォームを提供す ることは極めて重要な問題である.よって,我々はアンケート,EEG,アイトラッキングの様々な方法を使用し, Web フォーム完了時のユーザの感情や行動を調査することを目的とした.さらに,我々は容易に一目で多くの情 報を理解するために評価結果を定量化し,視覚化した.その結果,我々はいくつかの角度から Web フォームの有 用性のための貴重な情報を抽出することができた.したがって,我々は明らかに Web フォームの有用性を理解す るために全体的な評価手法を開発した

EEG ベースの EEG におけるチャンネル選択と識別率の最適化

Optimizing the Channel Selection and Classification Accuracy in EEG-Based BCI
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 58, NO.6, JUNE 2011
160527_tishihara

マルチチャンネル EEG は,ブレインコンピュータインタフェース(BCI)で使用されており,EEG チャネル選 択によって,1)無関係またはノイズの多いチャネルを除去することにより,BCI の性能を向上させ,2)より少な いチャネルの使用でユーザの利便性を向上させることが可能である.本稿では EEG チャネル選択のための Sparse Common Spatial Pattern(SCSP)アルゴリズムを提案する.提案 SCSP アルゴリズムは,分類精度の制約内で チャネルの最小数を選択する最適化問題として定式化される.このように,提案されたアプローチは,ノイズと 無関係のチャネルを除去することにより,最高の分類精度を得る,またはすべてのチャネルを使用して得られた分 類精度を損なうことなく,チャネルの最小数を保持するようにカスタマイズすることができる.提案された SCSP アルゴリズムは 2 運動イメージデータセット,適度なチャンネル数の EEG と多チャンネルの EEG を使用して評 価した.両方のデータセットでは,提案された SCSP チャネル選択は著しくチャネルの数を減少させ,識別率に おいては既存のフィッシャーの線形判別法,相互情報量,SVM,CSP,正規化 CSP 基づいた手法を上回った.提 案 SCSP アルゴリズムは,3 つのチャネル(C3、C4、および CZ)の使用と比較して分類精度は平均 10 %の改善 が得られた.

Brain-computer interface(BCI), EEG channel selection, motor imagery, sparse common spatial pattern (SCSP)

子宮内画像におけるコンピュータ支援診断

Computer-Aided Diagnosis in Hysteroscopic Imaging
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, pp.1129-1136,vol.19,2015
20160524_nishida

本稿は,子宮内膜癌の早期発見のための CAD システム開発を目的とする.提案システムは,テクスチャの標 準化を行い,それらの特徴量を選択,医師に抽出されたテクスチャ特徴の比較分布を提供する事で再現性を支援 している.提案システムは,52 人の被験者から得られた対象領域 516 カ所を用いて検証を行った.ROI(Region of interest)は正常部位,異常部位間で均等に分布していた.再現性を支援するために,まず初めに,RGB 画像 に対してガンマ補正を行い,HSV,YCrCb 画像に変換した.我々はガンマ補正された RGB,HSV,YC r Cb 画 像のそれぞれのチャンネルから,以下のテクスチャ特徴量を取得した. 1. 統計的特徴量(SFs) 2. 空間諧調依存性マトリクス(SGLDM) 3. グレーレベルの統計的特徴量(GLDS)
そして,得られたテクスチャ特徴量を SVM,確率的ニューラルネットワーク(PNN)に入力した.多重比較の 処理後,異常部位の ROI から得られたテクスチャ特徴量は,正常部位から得られたそれとはかなり異なっている ことが分かった.正常部位の ROI から得られたテクスチャ特徴量と比べると,異常部位の ROI から得られた特 徴量は画像強度が低く,一方で分散とエントロピー,コントラストは高い値を取っていた.ROI の分類の面では, SF と GLDS を用いて SVM で識別した時が最もいい結果となった.この組み合わせにおいて,提案システムは, 81%の識別率を得た.

Classification, Computer-aided diagnostic(CAD), computer-aidede hysteroscopy, endometrial cancer, endoscopy, hysteroscopy, texture features

標準的な内視鏡検査による胃粘膜の観察からのピロリ菌感染状況の予測

Close observation of gastric mucosal pattern by standard endoscopy can predict Helicobacter pylori infection status
Journal of Gastroenterology and Hepatology, Volume 28, pp.279-284, 2013
20160524 yokada

背景と目的 ヘリコバクター・ピロリ菌に感染した胃における一般的な内視鏡所見には,前庭部結節や粘膜のひだ,胃粘膜 下血管が含まれる.これらの所見は際どいが,ピロリ菌感染症の診断ではない.拡大内視鏡検査は,ピロリ菌に 感染した胃の中で,より正確に異常な粘膜のパターンを強調することが可能である.しかし,その診断にはより 多くの経験や専門知識,時間を必要とする.そこで,標準的な内視鏡検査において拡大せずにピロリ菌に感染し た胃の状況を予測するための新しい分類を確立することを目的とする. 手法 2011 年 8 月から 2012 年 1 月に胃内視鏡検査を受けた 617 名の患者を使用した.内視鏡の先端と粘膜表面との 間に 10mm 以下の大きな曲率を維持しながら胃のクローズアップ検査を慎重に行った.そして我々はピロリ菌感 染の状態を予測するために,静脈の通常の規則的な配置(多数の微細な赤い点),モザイク状の外観(タイプ A, 膨れた部分の小窩や蛇行状の外観),均一な赤み(タイプ B),典型的でないパターン(タイプ C,溝が存在する 不規則な赤み)の 4 つのカテゴリに胃粘膜のパターンを分類した. 結果 静脈パターンとタイプ A,B,および C のパターンを持つ通常の規則的な配列を有する患者におけるピロリ菌 感染の比率は,それぞれ 9.4%,87.7%,98.1%および 90.9%であった.ピロリ菌感染の予測のための異常パターン の感度,特異度,陽性的中率,陰性的中率はそれぞれ 93.3%,89.1%,92.3%および 90.6%となった.全体的な精 度は 91.6%であった. 結論 標準的な内視鏡検査による胃粘膜パターンの慎重なクローズアップ観察は,ピロリ菌の感染状況を予測するこ とが可能である

特徴とアンサンブルに基づく階層型の網膜血管セグメンテーション

Hierarchical retinal blood vessel segmentation based on feature and ensemble learning
Neurocomputing vol. 149, pp. 708-717, 2015
20160524 ntanaka

網膜血管のセグメンテーションは,糖尿病性網膜症,高血圧及び新血管疾患のような多くの疾患の診断のため に実際の臨床において重要である.本稿では,網膜血管セグメンテーションの問題を解決するために,畳み込み ニューラルネットワーク(CNN)及びランダムフォレスト(RF)の二つの優れた分類器を組み合わせた教師あり学 習を提案する.この手法では,CNNは学習可能な階層的特徴抽出器,RFは学習可能な分類器としての役割を担 う.特徴の学習と伝統的な分類器のメリットを統合する事により,提案手法は自動的に元画像の特徴量を学習し, パターンを予測する事が可能である.実験は二つの公開されている網膜画像データベース(DRIVEとSTARE)を 利用して行い,同じデータベース上の他の主な研究と比較して,提案手法のパフォーマンスと有効性を実証する

低侵襲手術における器具の検出とローカライゼーション

Toward Detection and Localization of Instruments in Minimally Invasive Surgery
IEEE Transactions on Biomedical Engineering vol.60(4), pp. 1050-1058, 2013
160524 ykohri

腹腔鏡画像において手術器具を検出し、ローカライズする方法は高度なロボットやコンピューターを用いて手 術を支援する際に重要となる.手術器具上に取り付けられているロボットの関節にあるセンサは器具の位置情報 を提供することができる.現在ビジョンセンサは手術用カメラの画面上で器具の位置を決定するために有望なア プローチである.しかし,この位置情報は外科医に表示する際に少しズレが生じる. 本研究では,軸方向の回転情報を保持した器具の姿勢を 3 次元でローカライズするためのビジョンアルゴリズ ムを提案する.まず我々は腹腔鏡画像内の手術器具の画素を検出するために確率教師付き分類法を提案する.次 に,レベルセットフレームワーク内において器具の 3 次元モデルの姿勢を推定するエネルギー最小化アルゴリズ ムを初期化するためにこの分類器の出力を使用する.我々の提案手法はシミュレーションデータに入っているノ イズに対して強いことがわかる.そして,我々は光学トラッカーを利用して得られる位置情報と比較してアルゴ リズムの確認を行う.最後に,腹腔鏡とロボット器具を用いた低侵襲手術から得られる生体内データ上でこの技術 が実用的であることを示す

神経活動カップリングにおける一般的な加齢の血流動態反応への影響

The Effect of Normal Aging on the Coupling of Neural
Activity to the Bold Hemodynamic Response
NeuroImage, vol.10, No.1, pp.6-14, 1999
20160518 syoshitake

認知過程の神経基盤における加齢変化に関する試験仮説に対する機能的神経画像の使用は,神経画像信号における神経活動のカップリングに関する仮定に依存している.若者と高齢者間の神経画像信号応答の差は,カップリングが年齢とともに変化していない場合にのみ,神経応答の差異に直接マップすることができる.本稿では、単一反応時間課題のパフォーマンス中に若者や高齢者における一次感覚運動皮質でのBOLDfMRIの血行動態応答の空間的および時間的特性を調べた.我々は若い被験者の100%(N=32)と比較して,高齢者の75%(N=20)は,この領域における行動パラダイムで検出可能なボクセルワイズ関係を示したことがわかった.若年者における閾値上のボクセルの中央値は高齢者の中央値の4倍以上だった.高齢者のボクセルあたりのより大きなノイズレベルに起因し,若者での信号やボクセル当りでのノイズは高齢者よりも大きかった.その証拠は,高齢者において観察されたより大きな頭の動きがこの大きいボクセルでのノイズの原因だったという考えをサポートしていなかった.血行動態応答の形状のいずれか又はそのグループ内での変動制に有意差はなかった,しかし,前者は近くに有意な傾向を証明した.結果により,神経活動とBOLDfMRI信号の間の血流動態カップリングの加齢による変化は,若者と高齢者の比較を行うイメージング研究の単純な解釈に反して起こることが分かった.

校内の省エネルギーと再生可能エネルギー設備の配分のための非優越ソート遺伝的アルゴリズムII を用いた多 目的最適化

Multiobjective optimization using nondominated sorting
genetic algorithm-II for allocation of energy conservation
and renewable energy facilities in a campus
Energy and Buildings, Vol.122, pp.120-130, 2016
20160523harada

省エネルギーとCO2排出量減少のために,太陽光の機器や屋上庭園といった再生可能エネルギー施設は、公共機関の建物のエネルギー管理に効果的だと考えられている.この研究は,校内の建物屋上に再生可能エネルギーを割り当てするために,多目的最適化施設配分モデル(MOFAM)である非優越ソート遺伝的アルゴリズムIIによってエネルギー混合施設モデルを統合した.

この研究は,MOFAMの実現可能性を実証するために大学構内で行われた.MOFAMは,簡単な手順を提供し,最小投資コストや最大CO2排出量や最大投資収益といった意思決定者の要件を満たすためにより多くの配分計画を提供する.加えて,この結果は3目的を考慮する多目的最適化モデルが,2目的最適化から生成される最適解を含む最適解をもたらしたことを実証した.この校内の場合,MOFAMは意思決定者が省エネルギーとCO2削減のための機関の建物の効果的な管理をするために,太陽光発電パネルの設置面積,太陽熱温水器の設置面積,校内の屋上庭園の領地を最適化するのに役立った.

聴覚皮質の活性化は情動によって調節される:機能的近赤外分光法(fNIRS)研究

Auditory cortex activation is modulated by emotion: A
functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study
NeuroImage, vol.55, no.3, pp.1200-1207, 2011
20160523 katayama

視覚的情動的刺激は,生物がすばやく生物学的に顕著な手がかりを検知することと適切なアプローチもしくは回避行動を開始することを助ける,初期の聴覚皮質領域において高める賦活を誘起する.情動による他の感覚モダリティの調節のための脳機能イメージングの証拠は,欠乏している.それゆえに,本研究の目的は情動的合図によって感覚促進が聴覚領域において見つけることができるかどうか試験することである.被験者がInternationalAffectiveDigitizedSoundSystem(IADS)から選択された,標準化された快,不快そして中性的な音を聞いている間,我々は非侵襲的で静かな神経画像処理技術である機能的近赤外分光法(fNIRS)を用いて聴覚性領域を記録した.快と不快な音は,中性的な音と比較して聴覚皮質の活性化の増加を導いた.複雑な情動的刺激が反応した感覚野の増加した活性は,明らかに視覚領域に限定されるのではなく聴覚領域でもあきらかであることを示唆した最初の研究である.

正規産児や早産児、ダウン症の乳児の大脳皮質における機能的コネクティビティ

Functional connectivity of the cortex of term and
preterm infants and infants with Down’s syndrome
Attention, NeuroImage, Vol.85, pp.272-278, 2014
20160523 htanaka

NIRS研究は,乳児期早期における脳の機能的発達を明らかにしてきた.NIRSを用いて脳血流における酸素化ヘモグロビン濃度の自発的な変化を計測することで,我々は大脳皮質における機能的コネクティビティの発達段階を検証することができる.しかし,早産や染色体の異常が大脳皮質における機能的コネクティビティの発達に影響するかどうかは明らかにされていない.本研究では,我々は正規出産の際に新生児集中治療室に入院した,眠っている乳児の自発的な脳活動を調査した.我々は乳児を(I)正規産児もしくは後期早産児,(II)早産児,(III)ダウン症候群(DS)の三つの群に分類した.我々は前頭部,側頭部および後頭部をカバーする10チャンネルでoxy-Hbとdeoxy-Hbの自発的な変化を計測するために,多チャンネルのNIRSを使用した.大脳皮質における機能的コネクティビティを解明するために,我々は全チャンネル間における時系列信号の相関係数を算出した.機能的コネクティビティは,(I)短距離型,(II)左右型,(III)同側型,(IV)制御型の四種類に分類された.血行動態の局所的な性質が病理学的状態に反映するかどうかを検証するために,我々は三つの群でoxy-Hbとdeoxy-Hbの時系列信号間の位相差を算出した.機能的コネクティビティにおける統計解析は,三つに分類した乳児の群および四種類のコネクティビティの種類における主要な影響を示した.群における影響に関しては,正規産児もしくは後期早産児の群における機能的コネクティビティの平均は早産児の群と違わず,ダウン症候群における機能的コネクティビティの平均は他の二グループよりも低かった.コネクティビティの種類における影響に関しては,短距離型のコネクティビティは他の種類のコネクティビティよりも最も強く,二番目に強いコネクティビティは左右型であった.oxy-Hbとdeoxy-Hb変化の位相差においては,ダウン症候群と他の二群との間に有意差があることを示した.本研究では,大脳皮質における機能的コネクティビティの発達は,乳児相当の年齢では正規産児もしくは後期早産児と早産児との間で違いが見られなかったが,ダウン症候群との間では機能的コネクティビティや局所的な血行動態に違いがあることが示された.最も強く見られた短距離型コネクティビティや二番目に強い左右型コネクティビティは,大脳皮質における機能的コネクティビティの基盤が乳児の年齢で存在することを示した.