遺伝的プログラミングを用いた木構造状画像変換の自動構築法

Automatic Construction of Tree-structural Image Transformation using Genetic Programing
International Conference on Image Processing, Vol. 1, pp. 529-533, 1999
20170426 kkobayashi

私達は以前,画像変換の自動構築法を提案した.この方法では,未知の画像変換を複数の画像フィルタで近似する.また,遺伝的アルゴリズムは原画像と目標画像によって画像フィルタの組み合わせを最適化する.本稿では、木構造状画像変換の自動構築法(ACTIT:Automatic Construction of Tree-structural Image Transformation)という拡張手法を提案する.この提案手法では,内部ノードが画像フィルタ,リーフノードが入力画像である木が変換を近似する.木構造は,遺伝的プログラミングを用いて最適化する.ACTIT は手作業で設計するには複雑すぎる実用的なフィルターの組み合わせを見つけ出し,様々な種類の画像処理タスクに適用可能である.本稿では,文書と医用画像処理への応用例を示す.

ACTIT, GP, image filter, medical image processing

非医療分野からのLow-Level CNN特徴の転送による結腸直腸ポリープの自動検出と分類

Automatic Detection and Classification of Colorectal Polyps by Transferring Low-Level CNN Features From Nonmedical Domain
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics vol.21, Jan. 2017
20170426_nishida

結腸直腸がん(CRC)は,世界中のガンによる死亡の主要な原因である.早期のポリープ切除術はCRC 発生率を低下させるが,ポリープの90%は小さく,小型であり,ポリープの除去は利益を上回る可能性のある患者にリスクをもたらす.大腸内視鏡検査中にポリープのタイプを正確に検出し予測することにより,内視鏡専門医は,生体検査を行うことなく組織を切除して廃棄することができ,時間とコストを節約出来る.それにも関わらず,初 期のポリープのインゲンの視覚的観察は様々である.本論文は,過形成及び腺腫性の結腸直腸ポリープを検出及び 分類する完全自動アルゴリズムを開発する事を目的としている.腺腫性ポリープは除去すべきであるが,遠位の小 型過形成ポリープは臨床的に重要ではないと考えられ,その場に残す事が出来る.深い畳み込みニューラルネット ワークを用いて,1.4 2.5 百万の画像を有する大きな非医用データセットから学んだ特徴を利用した,新規の伝達 学習アプリケーションが提案される.私たちが実験用に収集した内視鏡画像は,ランダムな照明条件であり,白色 光とNBI 内視鏡検査で撮影した1104 個の内視鏡非ポリープ画像と,263 枚の過形成ポリープ画像,826 枚のNBI 内視鏡ポリープ画像,563 枚は組織学的検査が確認された腺腫であった.提案手法は,最初に非ポリープ画像か らポリープ画像を同定し,その後ポリープ組織像を予想した.内視鏡検査者による目視検査と比較した場合,提 案手法は類似したPrecision(87.3%対86.4%)を得た.しかし,高いRecall(87.7%対77.0%)と高いAccuracy (85.9%対74.3%)を得た.結論として,自動アルゴリズムは腺腫性であるが間違って過形成と判断されたポリー プを同定する際に内視鏡専門医を助けることが出来る.従って,浸潤性ガンに発展する前に早期にこれらのポリー プをその場で切除することが出来る.

FICEを用いた拡大内視鏡下粘膜胃癌の定量的同定

Quantitative identification of mucosal gastric cancer under magnifying endoscopy with flexible spectral imaging color enhancement
Journal of gastroenterology and hepatology, Volume 28, Number 5, pp.841–847, 2013
20170426 yokada

背景と目標:Flexible Spectral Imaging Color Enhancement(FICE)を用いた拡大内視鏡検査は,胃癌の診断 および臨床的な治療選択肢の決定に有用である.しかし,FICE を使うには学習が必要である.正確なFICE ベー スの診断には,トレーニングと経験が必要である.また客観性が必要である.したがって,胃癌を定量的に同定 することが可能なソフトウェアプログラムが開発された. 手法:高密度にサンプリングされたSIFT ディスクリプタを備えた46 症例の粘膜胃癌の拡大内視鏡画像に対し て,BoF フレームワークが適用された.コンピュータに基づいた所見を組織所見と比較した.ロジスティック回帰 によって胃癌の確率を計算し,システムの感度および特異度を算出した. 結果:平均確率は,癌の画像では0:78  0:25 であり,非癌画像では0:31  0:25 であり,2 つのグループ間で有 意差があった.受信機の動作特性曲線に基づいて最適カットオフ点0.59 を決定した.コンピュータ支援診断シス テムは,85.9%(79/92)の検出精度,84.8%(39/46)の癌診断感度,および87.0%(40=46)の特異性をもたら した. 結論:このシステムのさらなる開発により,FICE で得られた胃腸内視鏡画像を拡大する際の粘膜胃癌の定量的 評価が可能になると考えられる.

本質的な機能的結合性MRIに対する頭部運動の影響

The influence of head motion on intrinsic functional connectivity MRI
ScienceDirect, Vol.59, No.1, 431–438, 2012
20170425 sishida

機能的結合性MRI(fcMRI)は集団や個人の違いを探索するために広く適応されている.混乱の要因の一つは頭部の動きである.子供は大人よりも,老人は若者より動きます.そして,患者は健常者よりも動く.頭部の動きは同じ母集団内の個人間でかなり異なる.ここでは頭部運動がfcMRIの推定に及ぼす影響について調査した.1000人の健康な若年成人被験者を3Tで2回の安静時状態をスキャンして頭部の変異の平均,最大値,微小な運動の回数($>$ 0.1mm)および頭部の回転を推定した.被験者間のfcMRIの変化の大部分は頭部の動きと関連はしていなかった.しかしながら,頭部の動きは意義深く,fcMRIネットワーク計測で系統的効果を示した.関連皮質の分布領域間の結合によって特徴づけられる2つのネットワークであるデフォルトと前頭側部制御ネットワークの機能的結合の低下に頭部の動きは関連していた.局所的な機能的結合や左右の運動領域(特異性を確立するための研究で対照として用いられることもある領域対)の結合の推定を含む他のネットワーク測定値は運動とともに増加した.微妙に異なる頭部運動のレベルでの個体の群間比較は他の状況におけるニューロン効果と誤解される可能性のある異なるマップが得られた.集団と個人間の差異を解釈するときに考慮するためにこれらの影響は重要である.

扁桃体の協調的相互作用,心の理論と拡張された痛みマトリックスの脳領域による共感的制御

Empathic control through coordinated interaction of amygdala, theory of mind and extended pain matrix brain regions
NeuroImage,Vol.114,pp.105-119, 2015
20170425 sikeda

「痛みマトリックス」の脳領域は,
物理的な痛みで他の人を観察または読むことによって活性する.
これまでの研究では,他の人の感情的苦痛に関する記事を読むことは,
対照的に他の人の心について主に考える脳領域の異なるグループを作ることを発見している.
現在の研究では,他者の痛みや苦しみに対する感情的反応を意図的に調節する役割を果たす神経回路を調べた.
研究1では,大学生の参加者のサンプル(n = 18)が,
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)の中で
身体的苦痛および情緒的悲惨な出来事に関する記事を読み,
主人公と積極的に共感したり,客観的なままにしようとしたりしてもらう.
研究2では,慢性的に人間の苦しみにさらされている
専門のソーシャルワーカー(n = 21)を対象に同じ実験を行った.
両方の研究において,扁桃体の活動は,
他人の感情的な痛みに対する感情的な調節に関連していたが,身体的な痛みには関連していないことがわかった.
さらに,心理生理学的相互作用(PPI)分析およびGranger因果モデリング(GCM)は,
扁桃体の活動は他の人の感情的な痛みを読んでいる間に,頭脳の脳領域の理論に先立って積極的に活動したり,
身体的痛みおよび身体感覚に関連する領域における活動に続いて負の作用があることを示した.
以前の研究は,扁桃体が自己焦点苦痛の意図的な制御に決定的に関与していることを示しているが,
現在の結果では,他の人の感情的痛みを考慮する場合に限り
扁桃体活動の中心的な重要性を他の焦点にある共感の制御にまで拡張する.

fMRI,Empathy,Physical pain,Emotional suffering,Cognitive control,Social distancing,Psychophysiological interaction,PPI,Granger causality modeling,GCM

視覚的ワーキングメモリの精度を予測する後頭頭頂の機能的コネクティビティの分布パターン

Distributed patterns of occipito-parietal functional connectivity predict the precision of visual working memory
NeuroImage, Vol.146, 404–418, 2017
20170425 rhagiwara

視覚的ワーキングメモリ(WM)の質(すなわち,WM精度)の制限は,刺激の符号化中の知覚的および注意的な制限に依存し,それによってWM能力に影響を及ぼす.
WMの符号化は,知覚処理システムと前頭頭頂部の「制御」領域との間の相互作用に依存し,この相互作用の質の違いは,WM能力の個体差の妥当な原因である.
したがって,知覚システムと注意システムとの間の結合がWMの符号化の質に影響を及ぼすと仮定した.
固定容量モデルを適合することでfMRIコネクティビティ解析と行動モデリングを組み合せ,被験者が視覚的に遅れた連続応答WMタスクを行っている間に得られた行動データに容量モデルを定めた.
2つの独立した実験の組み合わせを用いて決定されるように,知覚およびWM符号化の両方の間に活性化された後頭および頭頂の脳領域の間でWM符号化中の機能的コネクティビティを定量化した.
ボクセル単位の相互領域の機能的コネクティビティの多変量パターンは,メモリに記憶することができる項目の個々の数ではなく,WMの性能,特にWM精度の平均を有意に予測した.
特に,後頭-頭頂の高いコネクティビティは,行動平均精度が高いことと関連していた.
これらの結果は,WM能力のネットワーク見通しと一致しており,知覚神経系と注意神経系の情報フローの効率は,WM品質の限界の決定的要因であることを示唆している.

脳浮腫モデルにおけるモンテカルロとファントム研究

Monte Carlo and phantom study in the brain edema models
Journal of Innovative Optical Health Sciences,Vol.10, No.3, pp.1650050,2016
20170425_syokoyama

脳浮腫は罹患率および死亡率に重大な影響を与えるため,脳浮腫の過程を効果的に監視する非侵襲的手法を開発することが重要である.
脳浮腫が発生した時,脳の光学的性質が変化する.
本研究の目的は,脳浮腫を測定するための非侵襲性近赤外分光法(NIRS)の観察法の実現する可能性と信頼性を評価することである.
具体的に,脳脊髄液(CSF),灰白質および白質の水分変化を含む3つのモデルを調査した.
さらに,これらのモデルはモンテカルロ研究により数値的にシミュレートされた.
次に,組織表面上の異なる検出半径で測定された光強度を調べるためにファントム実験を行った.
結果は光の強度が脳浮腫の状態および検出半径の条件とよく相関することを示した.
簡単に説明すると,3.0cmおよび4.0cmの検出半径において,光強度は組織パラメータおよび光学特性の変化に対して高く反応した.
したがって,NIRS法により非侵襲的に脳浮腫を観察することが可能であり,光強度は脳浮腫を評価するための信頼できる単純なパラメータである.

視聴覚特徴とFMRIによる脳反応を用いた覚醒度合の認識

Arousal Recognition Using Audio-Visual Features and FMRI-Based Brain Response
IEEE TRANSACTIONS ON AFFECTIVE COMPUTING, vol.6(4), pp.337-347, 2015
170424 ykohri

感情の強さの指標として,覚醒はユーザーの関心のあるコンテンツを見つけるための重要な手掛かりである.
したがって,映像覚醒認識のための有効な技術が非常に必要とされている.
本稿では,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)を用いてビデオコンテンツから得られた低レベルの視聴覚特徴と人間の脳機能活動を統合することにより,
覚醒度合を認識するための新しいフレームワークを提案する.
初めに,覚醒と相関することが実証された視聴覚特徴を映像から抽出する.
次に,ビデオを理解する際の脳活動の特徴をfMRIを用いて多数の脳関心領域(ROI)に基づいて抽出する.
最後に,これら2つの特徴を統合し,multimodal deep Boltzmann machine(DBM)を使用して共同表現を学習する.
学習した表現は,分類器をトレーニングするために利用することができる.
fMRIスキャンは高価で時間がかかるが,我々の提案したDBM融合モデルはfMRIスキャンなしでビデオに対する共同表現を予測する能力を有する.
ビデオベンチマークの実験結果では,我々のフレームワークの有効性と統合した機能の優位性を示した.

休止状態のfMRIデータを用いた集団の全脳のスーパーボクセルに基づく分割方法

A Supervoxel-Based Method for Groupwise Whole Brain Parcellation with Resting-State fMRI Data
Frontiers in Human Neuroscience 10 (2016)
20170424knakamura

ノードの定義は,人間の脳のネットワーク解析および機能的接続研究において非常に重要な問題である.通常,meta-analysis,ランダムな基準,および構造的な基準から生成されたアトラスは,ネットワーク解析に関連するアプリケーションのノードとして利用されます.しかし,これらのアトラスはもともとそのような目的のために設計されておらず,ネットワーク解析のような目的に対して適切ではないことがある.この研究では,適切な脳アトラスを生成するために全脳静止状態のfMRIデータを分割するために、Normalized Cut(Ncut)およびSimple Linear Iterative Clustring(SLIC)と呼ばれるスーパーボクセル法を組み合わせた.具体的には,接続行列から特徴を抽出するためにNcutを用い,抽出された特徴にSLICを適用して分割を生成した.グループレベルの分割を得るために,平均SLICと2レベルSLICという2つのアプローチを提案する.複数のサイズのスーパーボクセルを生成するために広い範囲でクラスタ数を設定した.2つのSLICアプローチを,空間的連続性,機能的均質性および再現性を含む異なる評価基準の下で3つの最先端アプローチと比較した.我々の研究では,群間再現性および群間再現性の両方を評価した.実験結果では,提案されたアプローチが,異なる重み付け関数,異なるスパース化スキーム,およびいくつかの要因を含む異なる条件において比較的良好なクラスタリング性能を得たことが示された.従って,生成されたアトラスは,ネットワーク解析のためのノードとして利用するのに適している.この研究の生成されたアトラスと主要なソースコードはhttp://www.nitrc.org/projects/slic/で公開されています.

機能的近赤外分光法のための解剖学的指針:AtlasViewerチュートリアル

Anatomical guidance for functional near-infrared spectroscopy: AtlasViewer tutorial
Neurophotonics, vol.2, No.2 , 020801-020801, 2015
20170423 syoshitake

機能的近赤外分光法(fNIRS)は,脳活動によって誘発された脳ヘモグロビン濃度変化を非侵襲的に測定するために使用される光学イメージング法である.
fNIRS研究における構造指針を用いることで,結果の解釈が向上し,研究間の比較が容易になる.
AtlasViewerは,我々が開発したオープンソースのソフトウェアパッケージで,fNIRS研究の解釈における構造的指針を可能にするために複数の空間登録ツールを組み込んでいる.
我々は,AtlasViewerグラフィカルユーザインターフェースやフォルダ構造,頭部の希望位置に登録された光源および検出器を含むfNIRSプローブの作成に必要であり,プローブ製造誤差とプローブ間の配置変動性を評価するユーザファイルのレイアウトおよび,画像再構成機能を含む異なる脳領域に対する測定感度を評価するための異なる手順を紹介する.
さらに我々は,AtlasViewerがfNIRS結果の解釈を導くための一般的な頭部アトラスを提供する方法を詳述するが,ユーザーが結果を解釈するために主題に応じた頭部解剖学的構造を提供することも可能としている.
我々は,AtlasViewerがfNIRS研究の解剖学的解釈を改善する上で貴重なツールとなることを期待している.