早期胃癌における光学強調システムの診断能力の評価

Evaluation of the Diagnostic Ability of Optical Enhancement System in Early Gastric Cancer Demarcation
Gastroenterology Research and Practice, Volume 2016, pp.1–6, 2016
20161213 yokada

この研究は,早期胃癌境界における光学的強調法(OE)の有用性を評価することが目的である.OE-1 および
OE-2 機能を有するPENTAX 内視鏡検査システムにより,20 症例の早期胃癌の病変を検査した.12 人の評価者
(初心者6 人,経験者6 人)によって決定された腫瘍境界と,術後の組織病学的所見によって決定された正確な領
域を比較した.そして偽陽性と偽陰性の合計である誤診された値を比較した.癌領域の内側と外側から100 ピク
セルの色は,3 次元RGB 成分ベクトルとして表された.平均ベクトルおよび共分散行列を計算し,2 つの領域間
の色差を示すマハラノビス距離を試した.誤診された値の比較より,12 人の評価者(p = 0:008)や初心者評価者
(P = 0:026)にとって,胃癌境界を診断するにはWL-1 よりOE-1 が良いことが示された.OE-2 はいずれの場合
においてもWL-2 と有意差が見られなかった.OE-1 画像は,WL-1 画像(p = 0:002)より色の違いを示す大きな
マハラノビス距離を示した.OE モード1 は,白色光モードよりも早期胃癌の境界決定において顕著な利点を有す
ることが示された.

グローバル整合性制約の対称平滑化フィルタ

Symmetric Smoothing Filters From Global Consistency Constraints
IEEE Transactions on Image Processing, Vol.24, pp.1536-1548, 2015
20161213ygoto

多くのパッチベースの画像ノイズ除去方法は,類似するピクセルの加重平均の平滑化フィルタである.これらの平均化フィルタは,対称で安定した平滑化演算子である二重確率近似を用いて改善することができる.本稿では,フィルタリングされた出力に平均化行列によって帰属されるピクセル間の相対的な類似性を維持する単純な一貫性原理を提案する.得られた一貫性フィルタは,理論的に対称性と安定性を有し,一般化された二重確率行列である.また,整合フィルタをラプラシアン正則化の特定の形式として解釈が可能となる.したがって我々のアプローチは,2つの画像ノイズ除去法である対称平滑化フィルタおよびスペクトルグラフ理論を統一する.一貫性フィルタは,高品質の画像ノイズ除去を行う.本論文では,提案された整合性フィルタの特性を分析し,その性能を他の画像ノイズ除去法と比較し,有用性を示す.

テクスチャ状態評価の3 つのレベルに基づく色画像セグメンテーション

Color image segmentation based on three levels of texture statistical evaluation
Applied Mathematics and Computation, vol. 161, pp. 1-17, 2005
161213 ntanaka

論文では,カラー画像セグメンテーションのための,新しく効率的な監督方法を提示する.
この方法は,自動検出における問題の一部を改善する.
基本となる技術は,同じ画像の3つの異なるソースの情報ストリーミングの融合である.
1つ目のソースは,マハラノビス距離を用いて,1つのピクセルからの情報のみを使用する.
2つ目は,Bhattacharyya距離を使用して,各ピクセルを中心とするウィンドウ内の3つのバンドの多次元分布を使用する.
また,3つ目は,再度Bhattacharyya距離を使用して,あるピクセルの周りに構築された共起行列を使用する.
Dempster-Shaferの証拠理論は,統計の異なる順序を表す3つの情報源から情報を融合するために適用される.
この手法は,セグメンテーション処理のためのコンテキストとテクスチャプロパティを適用することの重要性を明らかにする.
結果は,3つのRGBバンドのみから始まる実際の画像のための方法の有効性を示す.

熟練したマインドフルネス修行者の思考の自発発生をとりまく神経動態のダイナミクス

Dynamics of neural recruitment surrounding the spontaneous arising of thoughts in experienced mindfulness practitioners
NeuroImage, vol.136, pp.186-196, 2016

20161227 katayama

目覚しい頻度で自発的な思考が起こるが,思考の初期の開始に関連する脳のシステムを追跡することは困難で あることが判明している.本研究では,熟練したマインドフル修行者が自発的に発生する思考の発症を観察する 内在的能力の強化を利用して、この問題に取り組んだ.我々は自発的思考によって出てきた典型的な多くの領域 間でタイミングの微妙な違いを発見した.これらのいくつかの領域において,fMRI 信号は,思考の自発的発生の 前にピークに達した – 最も顕著なのは内側側頭葉および下側頭頂小葉であった.対照的に、内側前頭前野、前頭 前頭、後頭前頭前野、および後部前帯状皮質における活性化は,自発的思考の発生と同時,または直後にピーク に達した.我々は,先行する活動を示す脳領域は,自発的な思考の初期開始に優先的に関与し,一方で後の活動 を示す脳領域は,自発的な思考のその後の綿密さおよびメタ認知処理に優先的に関与し得ることを提案する.私 たちの発見は,自発的な思考の出現を取り巻く神経動態の時間的ダイナミックスを強調し,その未開の多様性と 記憶と注意へのリンクを含む自発的思考の特質の一部を説明するのに役立つ可能性がある.

正規化されたセンサ共分散行列の分類:CSP の代替

Classifying Regularized Sensor Covariance Matrices: An Alternative to CSP
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING,VOL. 24, NO. 8, AUGUST 2016
20161222_tishihara

一般的な空間パターン(CSP)は, 運送想起タイプのブレインコンピュータインタフェース(BCI)データセッ トを分類するために一般的に使用される技術である. 基本的なテクニックについて多くの拡張と改良を加えてきた により, 多方面で利用されている. しかしながら,CSP の欠点は, 信号処理パイプラインが,2 つの教師付き学習段階 を含むことである. 第 1 はクラス別の空間フィルタが学習され, 第 2 は分類器がフィルタリングされた分散を分類 するためである. これにより潜在的なオーバーフィット問題が発生する可能性があります. これは CSP をほんの数 のフィルタに限定することで一般的に回避可能である. この研究では, 監督された学習段階を 1 つだけ必要とする 代替アプローチが必要であると主張している. この手法の重要なステップは, 白色化された空間共分散行列を特徴 として使用し, 線形分類器を使用して空間フィルタと分類器の重みを同時に学習することである. しかし不幸なこ とに, このアプローチは過適合問題にもつながる. 私たちは白色化計算を適切に正則化することによって, これ らの問題に対処する方法を示す. リッジ正則共分散は, 白色化空間共分散,CSP、および 2 つの正規化 CSP 分類法 より, 正則化法の BCI の有用性を示す運動想起データセットにおいて優れている. トレースノルムの正則化は、結 果の解釈可能性に役立つ.

2 型糖尿病患者のワーキングメモリ関連ネットワークにおける脳活性化と機能的コネクティビティの変化: ICA に基づく解析

Altered brain activation and functional connectivity in working memory related networks in patients with type 2 diabetes: An ICA-based analysis Title
Scientific reports, Vol.6, 1–11, 2016
20161219 rhagiwara

2 型糖尿病(T2DM)は,多次元認知障害を引き起こす可能性があり,そのうちワーキングメモリ(WM)は 通常早期に関与する.しかしながら,T2DM 患者における WM の障害の根底にある神経基盤は,依然として不 明である.この問題を明確にするために,T2DM 患者を WM ネットワークにおける脳活性化および機能的コネ クティビティ(FC)の変化を評価し,機能的磁気共鳴画像法(fMRI)と独立成分分析を利用して,認知および臨 床変数との関連性を決定した.20 人の合併症のない T2DM 患者と 19 人の一致した健常対照(HC)が登録され, fMRI データはブロック設計された 1-back の WM タスク中に獲得された.T2DM 患者の WM 行列は,T2DM 患 者のわずかに低い精度を除いて,HC と比較して差異を示さなかった.HC と比較して,T2DM 患者は WM の前 頭-頭頂ネットワークにおいて活性化が増加し,活性強度は WM パフォーマンスと有意に相関であることを示し た.T2DM 患者は WM ネットワーク内および WM ネットワーク間で FC が減少することを示した.我々の結果 は,WM サブネットワークにおける機能的統合が T2DM 患者では中断され,前頭-頭頂ネットワークにおける局 所活性の強化が T2DM によって引き起こされる WM 障害を補う可能性があることを示している.

表層および表層組織におけるヘモグロビン変化を模擬するための2つのステージ駆動吸収装置を備えた動的ファ ントム

Dynamic phantom with two stage-driven absorbers for mimicking hemoglobin changes in superficial and deep tissues
Journal of biomedical optics,vol. 17,no. 4,pp.047001,2012
161219_syokoyama

脳活動と脳機能の連結性を監視するための近赤外分光法(NIRS)では,NIRS 信号に対する表面組織の影響を 考慮する必要がある.頭皮と脳の影響を判定するいくつかの方法が提案されているが,実際の吸収変化を知るこ とができないため,方法の直接の検証は困難であった.この問題に対して,私たちは表層と深層組織におけるヘ モグロビンの変化を模擬する動的ファントムを開発し,その方法を実験的に検証することができた.2 つの吸収体 層は,2 つの 1 軸自動ステージが独立して駆動される.ファントムを使用し,吸収変化の任意のタイプの波形(例 えば,脳活動または全身変動)を設計することができ,その波形は再現可能に測定された.ファントムの有効性 を判定するために,複数の光源検出器の距離測定に使用した.近距離回帰を用いた減算法の性能についても検討 した.最短距離チャネルを使用した場合、最も正確な下位層の変化が得られた.さらに,同じデータに対して独 立成分分析を適用した場合,抽出された成分は実際の信号とよく一致した.これらの結果は,提案されたファン トムが表層組織の効果を識別する方法を評価するために使用できることを示した.

有効・無効電力供給市場の設計:NSGA-II を用いた多目的最適化アプローチ

Design of joint active and reactive power reserve market: a multi-objective approach using NSGA II
IET Generation, Transmission/Distribution vol.10(1), pp.31-40, 2016
161214 ykohri

本稿では有効・無効電力供給市場について述べる.有効・無効電力は負荷流量方程式やネットワーク回線の電流 制限,同期発電機の容量カーブなどいくつかの問題と密接に関連している.提案手法では,個々の有効・無効電 力市場を管理,決定後に有効・無効電力供給の最適な量を同時に決定する.次の 3 つがネットワークの制約を満 たし,ユニットを生成する電力供給を生み出すうえで必要とされる.1. 必要な同時有効・無効電力コストの最小 化.2. 有効電力不足によるエネルギー未供給の最小化.3. 無効電力不足によるエネルギー未供給の最小化.IEEE 24 bus RTS system を提案手法の評価のために使用し,従来の有効電力供給市場と比較した.

機能的近赤外イメージングに対する標準解析にむけて

Towards a standard analysis for functional near-infrared imaging
NeuroImage, Vol. 21, No. 1, pp.283–290, 2004
20161212 syoshitake

機能的近赤外分光法(fNIRS)は,オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度の変化を測定する ことにより,脳の活性化をモニターすることが可能である.現在まで,fNIRS データ分析のための標準アプロー チは確立されていないが,これは将来の適用のための前提条件とみなされなければならない.そこで,我々は確 立された一般線形モデルを光イメージングデータに適用した.さらに,fNIRS データを周波数領域で解析を行っ た.1 次視覚野と 2 次視覚野を活性化させるチェッカーボードパラダイムと運動領域 V5 を追加で含む運動色彩刺 激(’L’ の回転)からなるパラダイムの 2 つの視覚課題を光イメージング法で調べた.一般線形モデルを用いた解 析は,第 1 のパラダイムの間に 1 次および 2 次の視覚野における活性化に焦点を置き,検出した.第 2 のパラダ イムでは,V5 を表す可能性が最も高い第 2 の側面に位置する活性化脳領域が見出された.空間解析でのスペクト ル分析では,同じそれぞれの脳領域におけるパワースペクトル密度およびコヒーレンスの最大値を示すことによっ て結果を確認した.さらに,運動領域における血行動態応答の遅延を示した.よって,本研究は,一般線形モデ ルおよび空間分解スペクトル分析が,光イメージングデータの標準的な統計的アプローチとして使用できること を示唆している.

単一, 複数, および多数の目的のための統合された進化的最適化手順

A Unified Evolutionary Optimization Procedure for Single, Multiple, and Many Objectives
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.20, No.3, pp.358-369, 2016
20161214harada

伝統的に, 進化的アルゴリズム (EAs) は, 単一, 複数, そして多目的最適化問題の順序で解決するために体系的に 開発されてきた。様々な種類の単一目的進化または非進化的アルゴリズムを統合するための努力の成果にも関わ らず, 研究者は 3 種類の最適化問題を統合することに十分な関心がない. このような統合されたアルゴリズムによ り, ユーザーは複数の目的次元数にわたるソリューション表現, 演算子, 目的および制約式の一回の実装を可能に する単一のソフトウェアで作業することが可能である. はじめに, 上述した 3 つの問題の全てを解決するための統 一された, 近年提案されたエリート主義に基づいた非優越ソート法による進化的最適化アルゴリズムを提案し, 多 目的問題を解決するために開発を行った. 新しいニッチベースの選択手順を使用している提案された統合アルゴ リズムは, 自動的に各クラスの効率的な母集団ベースのアルゴリズムに退化させた. 特別なパラメータは必要では ない. 単一, 複数, そして多数の目的を持つ制約付き, 制約なしのテスト問題や 2 つのエンジニアリング最適化設計 問題において, 広範なシミュレーションが実行されている. 統一アプローチの性能は, 各次元レベルで適切な集団 ベースの対応物と比較される. 結果は, 我々の提案された統一アプローチのメリットを十分に実証し, 最適化アル ゴリズムの開発をより深く理解するために同様の研究を動機づけた.