実用的アプローチによるEEGデータのためのデジタルフィルタ設計

Digital filter design for electrophysiological data a practical approach
Journal of neuroscience methods, Vol.250, pp.34-46, 2015
20170531_hwada

背景:フィルタリングは脳波(EEG)および脳磁図(MEG)データの前処理における普遍的な処理である.
意図されたノイズとみなされる信号成分の減衰効果に加えて,フィルタリングは意図しない様々なフィルタ効果(平滑化のような歪み)およびフィルタアーチファクトをもたらす可能性が考えられる.
方法:フィルタ応答の評価(インパルスおよび周波数応答)およびフィルタタイプの選択(ハイパス,ローパス,バンドパス,バンドストップ,有限・無限インパルス応答,FIR・IIR)とフィルタパラメータ(カットオフ周波数,フィルタ次数およびロールオフ,リップル,遅延および因果関係)を使用して信号対雑音比を最適化し,選択されたEEG信号の歪みを回避または低減を行った.
結果:共通の電気生理学ソフトウェアパッケージにおける様々なフィルタ実装が導入され,議論が行われた.
結果として生じるフィルタ応答を比較し,評価を行った.
結論:一般的な有害なフィルタ効果およびフィルタアーチファクトを認識するための方法を提示し,実際の例でそれらの実証を行う.
フィルタパラメータ,制限,およびフィルタリングの選択に関する推奨事項と最良事例について議論を行う.

長期シミュレート運転中の健常者におけるfNIRS を用いた機能的接続解析

Functional connectivity analysis using fNIRS in healthy
subjects during prolonged simulated driving
Neuroscience Letters, vol.640, pp.21-28, 2017
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長時間運転時の脳活動と関連した運転疲労を非侵襲的に正確に評価することは,交通安全と事故防止に貢献す
ることができる.この研究では,機能的な接続性であるfunctional connectivity を用いて評価した.半没入型バー
チャルリアリティ技術とfNIRS を組み合わせた新しいシミュレータにより,異なる脳領域における相乗的メカニ
ズムを発見した.各被験者は精神的計算と関連した運転課題を完了するよう指示された.ウェーブレットコヒー
レンス(WCO)およびウェーブレット位相コヒーレンス(WPCO)を計算し,(I)0.6~2 および(II)0.145~
0.6Hz,(III)0.052~0.145,(IV)0.021~0.052,(V)0.0095~0.021 および(VI)0.005~0.0095Hz の周波数間隔で
測定される.WCO とWPCO は脳の接続性の強さと同期化を明らかにした.運転タスク終了時に,WCO レベル
がprefrontal cortex においてインターバルI およびIII,およびmotor cortex におけるIV で有意に低い結果が得
られた.さらに,prefrontal cortex ではインターバルI およびIII で,motor cortex ではインターバルIV で有意
に低いWPCO が見出された.prefrontal cortex とmotor cortex との協調メカニズムにより,精神疲労が認知機
能に悪影響を及ぼすことが示唆された.

感覚運動リズムを用いた脳コンピュータインタフェース:現状と今後の展望

Brain-Computer Interfaces Using Sensorimotor Rhythms: Current State and Future Perspectives
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 61, NO. 5, P.1425-1435, MAY 2014
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過去20 年にわたる多くの研究により,人々は脳信号を使用してブレインコンピュータインターフェース(BCI)
を使用してその意図をコンピュータに伝えることができることが示されている.BCI システムは,脳活動の特定
の特徴を抽出しその出力を駆動する制御信号に翻訳する.近年,脳波記録(EEG)などの非侵襲的な神経記録を
用いたBCI の中で,感覚運動皮質すなわち感覚運動リズム(SMR)に記録されたリズム活動に基づいたBCI の
カテゴリーが注目されており多次元プロテーゼ制御の能力が実証された.本稿では.SMR ベースのBCI とその臨
床応用の現状と今後の展望,特にEEG-SMR に焦点を当てて検討する.ヒトの脳からのSMR の特徴的な特徴が
記述され,その基礎となる神経源が議論される.SMR ベースのBCI の機能的成分は,現在の臨床応用とともにレ
ビューされている.最後に、SMR-BCI の限界と今後の展望についても議論する.

幸せなドライバーはより安全なドライバーですか?危険応答時間および目の追跡データからの証拠

Are happy drivers safer drivers?
Evidence from hazard response times and eye tracking data
Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, vol.46, pp.14-23
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これまでの研究では、否定的な感情が認知プロセス全般や特に安全運転に有害な影響を及ぼすことを示してい
る.しかし,これまでのところ,肯定的な感情が運転の安全性に及ぼす影響についての実証的な調査はなかった.
本研究では,危険知覚ビデオとアイトラッカーを用いた安全運転への気分の影響を調べた.参加者の気分が操作
され(悲しみ、普通、幸せ),潜在的な危険性を含むビデオが観察された.危険応答時間および注視を測定した.
悲しい気分は,最長の応答時間と凝視時間をもって,ドライバーに最も影響を与えた.幸せな気分の影響は,感
情的な価数とは別に,感情的な覚醒を考慮する必要があることを示唆している.さらに,危険応答時間は,危険
の発生(予期しないまたは発生する危険)および危険な場面のタイプ(すなわち,人間,自動車)の関数として
異なる.結果は,正の感情と心理的な覚醒の理論の観点から解釈される.

鎌状赤血球症におけるデジタル画像からの赤血球細胞分離法

Red Blood Cell Cluster Separation From Digital Images
for Use in Sickle Cell Disease
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Vol. 19, pp. 1514-1525, 2014
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細胞形態の研究は,鎌状赤血球病などのいくつかの疾患の診断に重要である.それは赤血球の変形はこれらの疾患によって引き起こされるためである.赤血球の細長い形状のため,楕円調整および凹点検出は,末梢血試料の画像に広く適用される.これは試料調製プロセスによって生成された部分的に閉塞された細胞検出を含む.本研究では,楕円調整を用いた鎌状赤血球病の末梢血塗抹標本における赤血球形状の解析法と注目点検出のための新しいアルゴリズムを提案する.さらに,以前の研究で提案された重要な画像処理手順を排除するための一連の制約を適用する.私達は,提案手法を検証するために3 種類の画像を使用した.一つ目はプログラムコードを使用してランダムに自動的に生成された人工画像.二つ目は末梢血塗抹標本からの実際の画像で,正常な細長い赤血球を含むサンプル画像.三つ目は実際の単離された細胞から生成された合成画像である.提案手法を用いた場合,3 種類の画像において2 種類の物体の検出効率はそれぞれ99.00%、98.00%、99.35%を超えている.これらの効率レベルは,同じデータベースを使用して以前に提案された方法(http://erythrocytesidb.uib.es/で入手可能)で得られた結果よりも優れていた.この方法は,いくつかのセルのクラスタに拡張することができ,ユーザ入力を必要としない.

新しい内視鏡強調システムであるLCIを使った潰瘍性大腸炎の内視鏡的粘膜治癒の評価

Assessment of Endoscopic Mucosal Healing of Ulcerative
Colitis Using Linked Colour Imaging, a Novel
Endoscopic Enhancement System
Journal of Crohn’s and Colitis, Volume 26, pp.1-7, 2017
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背景と目的:粘膜治癒および腸粘膜炎症の制御は,潰瘍性大腸炎(UC)患者における臨床的減少を維持するた めの重要な治療目標である.ここでは,UC 患者の粘膜炎症を診断するための新しい内視鏡強調システムである Linked Color Imaging(LCI)の有効性を検討した.

方法:すべての検査には,LASEREO 内視鏡システム[FUJIFILM Co.,Tokyo,Japan] が用いられた.UC 患者52 名が記録され,LCI によって評価された193 の領域が検査された.LCI パターンは,A:発赤が存在しない,B:目に見える血管を伴う発赤,およびC:目に見える血管のない発赤に分類された.関心領域(ROI)は生検部位に設定され,ROI の赤色はCIE 色空間から求められデジタル化された.生検標本を各ROI で採取し,Matts 組織病理学的等級により評価された.内視鏡的診断とUC の再発との間の時間間隔として30ヶ月を定義した.

結果:専門家と非専門家における,LCI 分類による観察者間の合致は優れていた.Mayo 内視鏡下位括約筋が0である領域のうち,LCI-B およびLCI-C には,それぞれ41.8%および4.6%が分類された.Mayo 内視鏡下位尺度が1 の領域のうち,LCI-C およびLCI-B には,それぞれ60.5%および34.6%が分類された.LCI 指数は,病理組織学的Matts スコアと強く相関した.非再発率は,LCI 分類(p = 0:0055)と有意に相関したが,Mayo 内視鏡下のサブスコアでは有意ではなかった(p = 0:0632).

まとめ:内視鏡的LCI 分類およびLCI 指数は,同じMayo endoscopic subscore を有するサンプルを細分するこ
とができた.LCI は,結腸粘膜炎症を評価し,UC 患者の今後を予測するための新たなアプローチであり得る.

専門医との比較による結腸直腸病変の診断のための狭帯域イメージングエンドサイトーシスに基づくコンピュー タ支援診断の精度

Accuracy of computer-aided diagnosis based on
narrow-band imaging endocytoscopy
for diagnosing colorectal lesions comparison with experts
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery pp.757-766 vol.12.5 2017
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大腸内視鏡検査中の結腸直腸病変のリアルタイムの特徴付けは,診断モダリティの精度が十分に高い場合に病
理学的診断の必要性を省くことができるので,医療費を削減するために重要である.しかし,地域社会に根ざし
た消化器専門医が,必要とされるレベルの診断精度を達成することは困難です.これに関して,我々は,インビ
ボでの細胞性,腺性,および血管構造の異型を評価するためにエンドサイトーシス(EC)に基づくコンピュータ
支援診断(CAD)システムを開発した.本研究の目的は,このCAD システムの診断能力および有効性を,人間
の専門家および訓練中の内視鏡医のパフォーマンスと比較することである.我々は,色素を伴わない微小血管評
価(ECV-CAD)を可能にする狭帯域イメージングを用いたEC に基づくCAD システムを開発した.CAD アル
ゴリズムはテクスチャ解析に基づいてプログラムされ,確率で新生物または非新生物の2 クラス診断を提供した.
我々は,ECV-CAD システムの診断能力を無作為に選択した173 のEC 画像(49 の非新生物,124 の新生物)を
用いて検証した.画像は,CAD および4 人の専門内視鏡医および3 人の研修医によって評価された.新生物と非
新生物とを区別するための診断精度を計算した.その結果,ECV-CAD は,研修医(87.8 vs 63.4 %, P = 0:01)
よりも全体的な診断精度が高かったが,専門家(87.8 vs 84.2 %, P = 0:76)と同様であった.信頼性の高いケー
スに関しては,ECV-CAD の全体的な精度も研修生(93.5 vs 71.7 %, P < 0:001)および専門家(93.5 vs 90.8 %, P = 0:38)に匹敵していた.結論として,ECV-CAD は,訓練中の内視鏡医よりも優れた診断精度を示し, 専門家に匹敵した.ECV-CAD は経験の少ない内視鏡専門医にとって強力な意思決定ツールとなり

分解多目的最適化のための相互関係に基づく選択

Interrelationship-Based Selection for Decomposition
Multiobjective Optimization
IEEE transactions on cybernetics, Vol.45, No.10, pp.2076-2088, 2015
20170529harada

伝統的な最適化技術と集団に基づく方法を橋渡しするMOEA/D は,進化的多目的最適化においてますます一般的な枠組みとなってきている.MOEA/D は多目的最適化問題(MOP)をいくつかの最適化サブ問題に分解する.各サブ問題は,協調的な方法におけるエージェントによって処理される.MOEA/D の選択は,エージェントによって解を選択する方法である.特に,各エージェントはその選択された解において2 つの要件を持つ.1 つ目は効率的なフロントへの収束であり,2 つ目は他のエージェントの選択との区別である.この論文では,サブ問題と解との相互優先度を定義することによって,これらの2 つの要件に対処することを提案する.その後,それら相互優先度に基づいて,サブ問題と解との相互関係を構築するための簡単且つ効果的な方法が提案される.世代毎に,この相互関係は次世代の母集団として生き残るためのエリート解を選択するためのガイドラインとして使用される.サブ問題と解の相互優先度(例えば各エージェントの2 つの要件)を考慮することによって,選択操作は探索過程の収束と多様性を調整することができる.複雑なパレートセットを持ついくつかのMOP テストについての包括的な実験が行われた.実験結果は提案アルゴリズムの有効性と競合性を示した.

コネクティビティに基づく脳の分割

Connectivity-Based Brain Parcellation
Neuroinformatics, Vol.14, No.1, pp.83-97, 2016
20170529knakamura

関心のある脳構造を定義することは,脳のコネクティビティ分析における重要な手順である.脳構造における
接続パターンに関心を持つ研究者は,通常,接続解析の範囲を関連領域に限定するために,手作業で描写された
関心のボリュームまたは容易に利用可能なアトラスの領域を使用する.しかしながら,ほとんどの構造的脳アト
ラスおよび手作業で描写された関心ボリュームは,ボクセルの接続パターンを考慮しないので,解剖学的コネク
ティビティ分析には理想的ではない.本研究では,コネクティビティに基づいて脳を関心領域に分割する方法を
提案する.我々は接続ベースの分割を新しいマルチクラスホップフィールドネットワークアルゴリズムを用いて
グラフカット問題として近似的に解く.進行中の統合失調症の研究からの拡散テンソルイメージングデータを用
いて,このアプローチの適用を実証する.標準的な解剖学的アトラスと比較して,コネクティビティベースのア
トラスは,統合失調症を正常な被験者と区別する際により優れた分類性能をサポートする.正常および精神分
裂病の被験者で平均した接続パターンを比較すると,2 つのアトラス間の有意な体系的な違いが示唆された.

Connectivity-based parcellation,Probabilistic tractography,Graph-cut,Multi-class Hop eld network,Schizophrenia,Diffusion tensor imaging

共感できない:他の感情に対する共有や理解を混乱させる脳病変

Inability to empathize: brain lesions that disrupt
sharing and understanding another’s emotions
Brain vol.137(4), pp.981-997, 2014
170529 ykohri

他の人の感情状態を認識,共有,推論する能力である感情的共感は,すべての社会的相互作用にとって非常に
重要である.この感情的共感の根底にある神経メカニズムは,機能イメージングを用いて健康な被験者に対して
広く研究されてきた.しかし,機能イメージング研究では領域間のタスクに対する活性とパフォーマンスの相関
を明らかにするため,タスクにとって重要な脳の領域ではなく,タスクに関与する領域のみを明らかにしてきた.
病変研究では,機能イメージングを補完し,タスクに重要な領域を特定する.感情的共感に対する障害は,外傷
性脳傷害,自閉症および認知症などの傷害を伴う神経学的疾患において主に研究されてきた.古典的な病巣は脳
卒中である.脳卒中やその他の重傷を負った後,共感を失った患者の研究が散見されているが,これらの研究は
患者数が少ない.本稿では,機能イメージングの証拠を補完するため,これらの研究のデータをまとめ,対象の
病変が感情的共感にどのように影響するかを概観する.また,病変の研究がどのように感情的共感の根底にある
認知的,神経的メカニズムの理解に寄与し,どのように感情的共感を損なう患者への対応に貢献するかを示す.