心拍変動による居眠り検知

Drowsiness detection using heart rate variability
Jose Vicente, Pablo Laguna, Ariadna Bartra, Raquel Bailon
Medical and Biological Engineering and Computing, Volume 54, Issue 6, Pages 927-937, 16 January 2016

交通事故死者の10~30%が眠気運転に関連していると推定されている.生物学的および車両情報に基づく運転者の眠気検知は,予防的自動車安全という点において研究がなされている.表面心電図から得られる心拍変動(HRV)信号によって非侵襲的に測定可能な自律神経系活動は,ストレス,過労および眠気症状間の変化を示す.我々は,これらの変化がHRVに現れていることから,運転者の眠気検出に使用可能であると仮定した.我々は,ドライバーが示した異なる睡眠不足レベルと,眠気または覚醒として注釈を付けられた各運転時3つの運転データベースの分析を行った.我々は,HRVに基づいて2つの異なる眠気検知器を開発した.眠気エピソード検出器は,HRV由来の7つの特徴(運転の3475分で肯定的予測値0.96,感度0.59,特異性0.98)を用いて運転の毎分を「覚醒」または「眠気」と評価すると同時に,睡眠不足検出器はドライバの睡眠不足機能から運転の可否を見分けた.睡眠不足状態は,最初の3分間の運転における1つのHRV特徴(陽性適中率0.80,感度0.62,特異度0.88,30人のドライバに基づく)から推定された.HRV信号に基づく眠気評価を取り入れることは,既存の自動車安全システムに著しい改善を加える可能性がある.

危険・安全な運転者を分類するための写真ベースの道路危険認識実験における生理学的および行動的測定の使用

Using physiological and behavioral measurements in a picture-based road hazard perception experiment to classify risky and safe drivers
Bo Liang, Yingzi Lin
Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour Volume 58, pp.93–105, 2018

毎年,かなりの数の人々が交通事故で怪我をしたり,命を失うことさえあった.死亡者数と負傷者数を減らすために,危険な運転行動を持ち,道路交通事故を引き起こす可能性がある運転手を実際の交通事故が起こる前に特定し,抑制する方法を研究者は探しています.このような方法は通常,運転者の運転に対する適合性,つまり運転に適しているかどうかを示す指標として使用される.この研究の目的は,道路の危険に対する運転者の生理的および行動的反応を測定し,測定値から特徴を抽出して危険・安全な運転者をさらに分類することである.42人の運転手が,脳波記録法(EEG),皮膚電気活動(EDA),ロードハザードに対する行動反応,多次元運転スタイルインベントリ(MDSI)アンケート,および人口統計学的情報が記録された,写真ベースのロードハザード知覚実験に参加した.結果は,ロードハザード知覚に関する5つの特定の生理学的特徴が危険な運転者と安全な運転者との間に有意差を示すことを示した.その後,参加者は5つの機能だけを適用することによって危険な,または安全な運転者グループに分類された.リスクの高い運転手と安全な運転手のそれぞれ81.82%と77.78%の分類精度が達成された.運転者のロードハザード知覚を評価するために生理学的および行動的反応を使用することは,運転者の運転に対する適合性を測定するためのツールとして利用され得ることが証明された.さらなる研究のために,将来の実験計画に対する改良が議論された.

ドライビングシミュレータを用いた研究の現状:fNIRS を用いた運転者の作業負荷レベルの評価

Assessing the Driver’s Current Level of Working Memory Load with High Density Functional Near-infrared Spectroscopy: A Realistic Driving Simulator Study
Anirudh Unni, Klas Ihme, Meike Jipp
Frontiers in human neuroscience, vol. 11, APRIL 2017

認知的な過負荷は,人間の能力の低下をもたらす.私たちは,それらの機能性を運転者の認知状態に適合させる運転補助システムは,人的ミスによる道路事故の軽減するためのアプローチとして有効であると見越している.この研究は,運転シナリオにおける認知作業記憶負荷レベルの変動を予測可能な脳領域を明らかにするために使用される.私たちは,運転シミュレータを用いて高速道路を60 分運転してる間に5 つの異なるワーキングメモリ負荷レベルを調査するために,n-back タスク(0-back から4-back)を使用した.fNIRS を用いて脳の活性化を計測し,多変量lasso 回帰とクロスバリデーションを組み合わせることにより,fNIRS データからワーキングメモリ負荷レベルを計算する.これにより,重要なことは,fNIRS により脳活性化の増加が明らかになり,両側下前頭および両側頭側-後頭脳領域において,これらの領域が特にワーキングメモリ負荷レベルワークロード関連処理に関与していることを示唆する.この研究の目的は,機能的近赤外分光法から得られた測定信号を分析する方法を提案することである.注意散漫運転は多くの悲惨な結果につながる可能性がある.ドライバーの行動を追跡するための対策を開発するには,デュアルタスク条件での注目の焦点(FOA)と運転者の集中度合いが不可欠である.健康なボランティア10 名は車線維持運転タスクと数学的タスク(問題解決タスク)の2 つのタスクを含むデュアルタスク実験に参加した.脳波(EEG)および行動は同時に記録される.記録されたEEG データから独立した成分を分離するための空間フィルタとして独立成分分析(ICA)を採用した.FOA 評価システムを構築するために,6 つの成分から算出したパワースペクトル(正面,中央,頭頂葉,後頭部,左モータ,および右モータ)をラジアル基底関数に基づいたRBF カーネルを使ってサポートベクターマシン(SVM)に変換する.このFOA 評価システムは,デュアルタスクの間に達成度と分類精度を検出し,参加者のFOA を評価する.検出されたFOA は,注意が限定されたため,参加者の認知的注意はタスク間で動的に変化し,全体的なパフォーマンスが低下した.この研究を実証した結果,EEG スペクトルを使って,認知的注意を継続的に評価するための実践的システムとしての可能性を証明した.

心拍変動による居眠り検知

Drowsiness detection using heart rate variability
Jose Vicente, Pablo Laguna, Ariadna Bartra, Raquel Bailon
Medical and Biological Engineering and Computing, Volume 54, Issue 6, Pages 927-937, 16 January 2016

交通事故死者の10~30%が眠気運転に関連していると推定されている.生物学的および車両情報に基づく運転者の眠気検知は,予防的自動車安全という点において研究がなされている.表面心電図から得られる心拍変動(HRV)信号によって非侵襲的に測定可能な自律神経系活動は,ストレス,過労および眠気症状間の変化を示す.我々は,これらの変化がHRVに現れていることから,運転者の眠気検出に使用可能であると仮定した.我々は,ドライバーが示した異なる睡眠不足レベルと,眠気または覚醒として注釈を付けられた各運転時3つの運転データベースの分析を行った.我々は,HRVに基づいて2つの異なる眠気検知器を開発した.眠気エピソード検出器は,HRV由来の7つの特徴(運転の3475分で肯定的予測値0.96,感度0.59,特異性0.98)を用いて運転の毎分を「覚醒」または「眠気」と評価すると同時に,睡眠不足検出器はドライバの睡眠不足機能から運転の可否を見分けた.睡眠不足状態は,最初の3分間の運転における1つのHRV特徴(陽性適中率0.80,感度0.62,特異度0.88,30人のドライバに基づく)から推定された.HRV信号に基づく眠気評価を取り入れることは,既存の自動車安全システムに著しい改善を加える可能性がある.

機能的近赤外分光法(fNIRS)における信号処理: 方法論的差異は異なる統計的結果をもたらす

Signal Processing in Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS): Methodological Differences Lead to Different Statistical Results
M.D. Pfeifer, F. Scholkmann and R. Labruyeere Frontiers in human neuroscience, vol. 11, p.641, 2018.

“機能的近赤外分光法(fNIRS)の分野における研究は20 年以上行われてきたが, 信号処理手法に関するコンセンサスは依然として欠けている. 世間に認められた研究者とこの分野に参入する研究者との間には大きな知識のギャップがある. この分野の新しい研究者からの刊行物において定期的に観察されている1つの主要な問題は, 神経血管結合とは無関係の血行力学的変化(頭皮血流および全身血流)による信号汚染の可能性を考慮していないことである. これは, これらの研究者は実行されたステップの高度な理解なしに, 彼らの測定装置の製造業者によって提供された信号処理方法を使用するという事実によるかもしれない. 本研究の目的は, さまざまな信号処理手法(信号汚染の可能性を部分的に補正する手法を含むか除く手法)が, fNIRS を用いた典型的な機能的神経画像研究の結果にどのように影響するかを調査することである. 特に, 私達は商業会社によって提供される1 つの標準的な信号処理方法を評価し, それを3 つのカスタマイズされた手法と比較した. 我々はそれによって臨床データセット(課題誘発運動皮質活動)の統計的結果に対する選択された方法の影響を調べた. 本研究では短チャンネルは使用しなかったため, 複数の長チャンネルに基づく2 種類の多重チャンネル補正を適用した. 信号処理方法の選択は研究の結果にかなりの影響を与えた. 課題誘発生理学的ノイズによるfNIRS シグナルの汚染を無視する方法は, 頭部全体にわたっていくつかの有意な血行力学的反応を生じたが, 多重チャンネル回帰を使用して汚染の一部を説明するとき, これらの発見の統計的有意性は消えた. 我々は, 生理学的交絡効果を補正する信号処理方法を採用することは, 多距離測定が不可能である場合に, より現実的な結果をもたらすかもしれないと結論を下す. さらに, ユーザーが実行されるすべての信号処理ステップについて高度な知識を持っている場合にのみ, 製造元の標準の信号処理方法を使用することをお勧めする.”

人間の脳の構造と機能のコネクトームとデフォルトモードネットワーク

The structural-functional connectome and the default mode network of the human brain
Andreas Horn, Dirk Ostwald, Marco Reisert, Felix Blankenburg NeuroImage ,Vol.102, November 2014 ,142-151

“人間の脳のイメージングの新たな分野は、人間の脳内の構造的および機能的な接続性の包括的かつグローバルなコネクトームの特性評価を扱う。しかし、機能的および構造的接続性がどのように関連しているかという問題は、まだ完全には明かされてはいない。ここでは、観測者に依存しない機能的-構造的コネクトームの解析のために,機能的磁気共鳴イメージングと拡散テンソルイメージングに基づく大脳皮質の各ボクセル間の接続性を推定するための異なる方法を使用した。確率的ファイバートラッキングと新規のグローバルファイバートラッキング技術を用いて構造的連結性を測定し、機能的連結性については、各ボクセル対のfMRI の時間経過間の全体および部分的な相関を計算した。すべてのボクセルについて、皮質内の他のすべてのボクセルに対する機能的および構造的連結性推定からなる2 つのベクトルが互いに相関していた。このようにして、脳の残りの部分内の類似の領域に構造的および機能的に接続されたボクセルを識別することができた。「デフォルトモードネットワーク」(DMN)の一部を形成する領域は、構造と機能の接続性について最も高い一致を示した。グローバルな追跡アルゴリズムは両側内側前頭前野と視覚領域を明らかにしたのに対し、両側の前頭前野と下頭頂領域はすべての適用された技術を使用して発見された。全体の相関と部分的な相関から得られた結果の間に有意差はなかった。我々のデータは、DMN が最も直接的な構造的接続を使用する機能的な脳内ネットワークであることを示唆している。したがって、脳の解剖学的情報はその機能的構造を形成するように思われ、全脳の機能的、構造的コネクトームの解析は集団内および集団間の全体的な脳の連結性を特徴評価において価値ある方法であるように思われる。”

社会的競争時の脳活動の増加はワーキングメモリのパフォーマンスや想起の低下を予測する

Increases in brain activity during social competition predict decreases in working memory performance and later recall
B.C. DiMenichi and E. Tricomi Human brain mapping, vol. 38,no. 1, pp. 457-471, 2017.

我々のfMRI実験では,被験者は非競争的および社会競争的な学習環境の両方で学習課題を行った.被験者は競争しながらタスクを実施することを好むと報告したにもかかわらず,非競争的学習環境においてタスク中に多くのことを記憶し,後により多くのことを想起した.さらに,ワーキングメモリの維持中に,medial prefrontal cortex (mPFC)とprecuneusやPCCにおいてパフォーマンスと関連する失活がみられた.フィードバックの提示中,競争時にmPFCとprecuneusとPCCがより活性化した.precuneusとPCCにおける活性の違いは,競争的に学習した情報の想起の低下を予測した.以前の研究は,mPFCが社会的参照に関与していることを示唆しているのに対し,precuneusやPCCはタスク外の思考に関係していることを示唆している.我々の結果は,競争に関するフィードバックを受けることは,社会的相互作用に関係している脳の領域においてより多くの活性化を生み出し,さらにタスクの注意散漫を引き起こすことを示唆している.競争は仕事をより楽しくする可能性もあるが,勝利を目標にすることは,高いパフォーマンスを阻害する可能性がある.

ドラミングによる感情の伝達:機能的近赤外光法を用いた二者の脳イメージング

Communication of emotion via drumming: dual-brain imaging with functional near-infrared spectroscopy
R. Rojiani, X. Zhang, A. Noah and J. Hirsch
Social cognitive and affective neuroscience, Vol.13, No.10, pp.1047-1057, 2018

感情の非言語コミュニケーションは,人間の相互作用に不可欠であり,多くの臨床応用に関連している.しかし,社会神経科学の分野においてそれはまだ十分に研究されていないテーマである.ドラミングは感情を表現する昔の非言語コミュニケーション様式であり,これまでこの文脈の中では研究がされていなかった.我々は,新しい二者の脳のニューロイメージングパラダイムを用いて,ドラミングによる感情の生で,自然なコミュニケーションに対する神経反応を調査した.血行動態信号は,全頭に対して機能的近赤外分光法を用いて取得した.36人の被験者ペアが,国際感情画像システムから感情的に際立つ画像に反応して,「送信」(ドラミングまたは相手に話すこと)と「受信」(相手の話を聞くこと)を交互に繰り返す2つの条件,ドラミングとトーキングに参加した.ドラム音の増加した周波数と振幅は,より高い覚醒度そしてより低い感情価の尺度と行動的に相関し,聞き手の側頭頭頂接合部(TPJ)の活性と神経的に相関した.会話よりドラミングが大きいコントラストの比較もまた右TPJの神経活性を明らかにした.まとめると,ドラミングにより伝達される感情的な内容は,感情的にも行動的にも敏感な方法で右TPJメカニズムに関わることを示唆している.ドラミングは,社会および情動に関わる精神病理学の治療に新規的で効果的な臨床アプローチを提供するかもしれない

二次元遺伝的アルゴリズムとその航空機スケジューリング問題への応用

A Two-Dimensional Genetic Algorithm and Its Application to Aircraft Scheduling Problem
Ming-Wen Tsai, Tzung-Pei Hong, and Woo-Tsong Lin
Mathematical Problems in Engineering, Volume 2015, 1-12, 2015

遺伝的アルゴリズムは,限られた時間内に実行可能解を獲得することができるため,研究者にとって困難な問題を解決する上でますます重要となっている. 遺伝的アルゴリズムを使用して問題を解くためにはまず,対象とする問題の表現を定義する必要がある.そして,多くの先行研究は一次元の染色体表現を採用している.しかしながら,いくつかの実問題は二次元の染色体表現が問題を表現することに適している.そのため,二次元の表現が設計され,一般的なGA が二次元に適したものに修正される.特に適切な二次元交叉方法や突然変異が次世代の候補となる染色体を生成するために提案されている.また,実行不可能な解を実行可能なものに調整するために二次元における修復メカニズムも開発されている.最後に,提案された遺伝的アルゴリズムの有効性を検証するために,航空機を航空会社のタイムテーブルに割り当てるというスケジューリング問題を解くために提案されたアプローチが使用される.

ニッチング法の性能評価のための新たなクラスのテスト問題

A Novel Class of Test Problems for Performance Evaluation of Niching Methods
Ahrari, Ali, and Kalyanmoy Deb.
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 22(6), 909-919, 2018
本論文は,ニッチング法の数値評価を強化するために多様な特性を持つパラメトリックなスケーラブル関数を生成するための新しい手法を提案する.それは3つの単純な基本関数を組み合わせることで,複合マルチモーダル関数を形成し,その中で関数パラメータは大域的最小値の数を制御する.結果として得られる合成関数は,高い条件,相関,および多くの望ましくない極小値の存在などの大域的最適化,ならびに異なるベイズンサイズを有し,不均一に分布した大域的最小値などのマルチモーダル最適化に特有のものなどの様々な課題を示し得る.さらに,提案手法は,従来手法によって生成されたものと比較すると,計算上安価な複合関数をもたらす.これは,多くの大域的最小値を持つ問題について,ニッチング法の長期的成功をベンチマークすることを可能にする.関数パラメータにより大域的最小値の数を制御する6つのパラメトリックなベンチマーク関数が提案されている.大域的最小値の分布,ベイズン形状,およびサイズに関する詳細な分析が提供される.提案されたテスト問題の1つは制約を含み,これは過去においてあまり注目されなかった問題である.これらのテスト関数は,文献で最も成功しているニッチング法のいくつかを比較するために採用されている.数値結果は,複合機能に対する異なるニッチング方法の性能と既存の試験問題との間の劇的な相違を明らかに,提案した複合機能が明確な課題をシミュレートすることを実証した.我々の調査結果は,コア探索アルゴリズムの重要性を強調し,より複雑な景観とより高い次元での多くのニッチング戦略の適合性に挑戦する.