Watershed画像分割の浸水ベースとtobogganベースの比較

Comparison Between Immersion-Based and Toboggan-Based Watershed Image Segmentation
Yung-Chieh Lin, Yu-Pao Tsai, Yi-Ping Hung, and Zen-Chung Shih
IEEE Transactions on Image Processing, Vol.15, No.3, pp. 632-640, 2006
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近年,Watershed 分割は画像分割のための一般的なツールとなっている.Watershed 分割の方法は,浸水アプローチとtobogganシミュレーションの 2 つのアプローチがある.概念的には,浸水アプローチは低高度から高高度に始まるアプローチと見なすことができ,tobogganアプローチは,高高度から低高度に始まるアプローチとして見ることができる.前者は現在(例えば,Vincentや Soille)評判が良いようだが,後者は独自の支持者(例えば,Mortensenや Barrett)があった.2つのアプローチがまったく同じ分割結果につながるかどうか,どちらのアプローチがより効率的であるかは明確では無かった.本稿では,浸水アプローチとtobogganアプローチに基づく2つの「順序不変」アルゴリズムをWatershed分割を示す.秩序不変性の性質を達成するために特殊な RIDGEラベルを導入することによって,概念的には2つのアプローチにより同じ分割結果が得られた.どちらのアルゴリズムもPentium-III PCで動作させた場合,256 × 256の画像の場合は1/30秒,512 × 512の画像の場合は平均1/5秒しか必要としなかった.より驚くべきことは,コンピュータビジョンのコミュニティであまり知られていないtobogganアルゴリズムが,私たちが使用したほぼ全てのテスト画像,特に画像が512 × 512の画像やそれより大きい画像の場合に,浸水アルゴリズムよりも速く動作することが判明した.また,この論文では,なぜtobogganアルゴリズムが多くの場合より効率的になるのかについていくつかの説明をする.

新しい画像強調内視鏡技術であるLCIによる早期胃癌の色の強調

Linked color imaging (LCI), a novel image-enhanced endoscopy technology, emphasizes the color of early gastric cancer
Hiromitsu Kanzaki, Ryuta Takenaka, Yoshiro Kawahara, Daisuke Kawai, Yuka Obayashi, Yuki Baba, Hiroyuki Sakae, Tatsuhiro Gotoda, Yoshiyasu Kono, Ko Miura, Masaya Iwamuro, Seiji Kawano, Takehiro Tanaka, Hiroyuki Okada
Endoscopy International Open, Volume 5, Number 10, pp.E1005–E1013, 2017
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“背景と研究目的:LCIとBLIは,強力で独特な色強調を備えた画期的な内視鏡技術である.我々は,早期胃癌病変と周囲の粘膜との間の色差を測定し,WLIと比較することで,LCIおよびBLI-brightの有効性を調べた.
患者および手法:内視鏡下粘膜切開予定の早期胃癌の画像をLCI,BLI-brightおよびWLIで同じ条件で撮影した.病変および周囲の粘膜の色値を,各関心領域における色値の平均として定義した.病変と周囲粘膜の色差(ΔE)を各モードで調べた.色値は,CIE-L*a*b*色空間(CIE:Commission Internationale d’Eclairage)を用いて評価した.
結果:42人の患者から43病変の画像を収集した.LCI,BLI-brightおよびWLIによる平均ΔE値は,それぞれ11.02,5.04,5.99であった.ΔEは,LCIでWLIより有意に高かった(P<0.001).WLIのΔEが小さい場合に限って,ΔEはWLIよりもLCIで約3倍高くなった(7.18対2.25).LCIのΔEは,周囲の粘膜が重度の腸上皮化生(P=0.04)を有する場合に大きくなった.病変と周囲の粘膜の平均色値は異なるものとなった.この値は,LCIを用いた場合でも,それらを区別するために病変と周囲の粘膜との間に十分なカットオフポイントを有していなかった. 結論:LCIはWLIよりΔEが大きくなった.経験の浅い内視鏡専門医であっても,胃癌を容易に認識し,早期に検出可能であることが示唆された."

運転中のマインドワンダリング:それが何を意味するのか,私たちは何をしているのか?

Mind Wandering While Driving: What Does it Mean and What do we do about it?
Lerner, Neil and Baldwin, Carryl and Higgins, J Stephen and Lee, John and Schooler, Jonathan
Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, vol. 59, no. 1, pp.1686-1690 , 2015
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ドライバの注意散漫は,道路の安全性に関わらず,車両の衝突やそれに伴う死亡や怪我などへの影響がある.気を散らした運転は,高速道路の安全性において大きな懸念事項であると認識されている.しかし,現在までの研究では,主に外部の事象や非運転活動における意図的な関与に関連する注意散漫に重点を置いていた.内部のさまよい(マインドワンダリング)は,厳格な調査を必要とするドライバーの注意散漫の重要な原因として認識されている.運転中のマインドワンダリングに取り組むための検出,測定には大きな課題がある.一般的な運転者の注意散漫の知識とこの問題に取り組む際の科学的かつ実用的な問題の両方を議論する.

Turbo-Satori:リアルタイム機能的近赤外分光法のためのニューロフィードバックと脳コンピューターインターフェースツールボックス

Turbo-Satori: a neurofeedback and brain-computer interface toolbox for real-time functional near-infrared spectroscopy
Luhrs, Michael and Goebel, Rainer
Neurophotonics, vol.4, No.4, pp. 041504, 2017
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“Turbo-Satoriは,リアルタイム機能的近赤外分光法(fNIRS)のための神経フィードバックと脳コンピュータインタフェース(BCI)ツールボックスである.リアルタイムの前処理および分析から神経フィードバックおよびBCIアプリケーションまでの複数のパイプラインが組み込まれている.ツールボックスは有用性に重点を置いて設計されており,リアルタイム実験のセットアップと実行を迅速に実行することができる. Turbo-Satoriは,リアルタイムの一般的な線形モデル計算に高度な再帰最小二乗法を使用し,高度なBCIアプリケーション用のSVM教師あり学習を使用している.これは,一般的なNIRx fNIRSハードウェアと直接通信し,最大6時間の録音実験中に,すべてのサンプリング間隔の計算時間を大幅に変更することなく,計算をリアルタイムで実行できるように幅広くテストされた.高度な処理機能に即座にアクセスできるようにすることで,fNIRSのデータ収集と処理の分野で,学生や非専門家にもこのツールボックスを使用可能である.柔軟なネットワークインターフェースにより,第三者の刺激アプリケーションは,処理されたデータおよび計算された統計にリアルタイムでアクセスし,この情報を神経フィードバックまたはBCIプレゼンテーションに容易に組み込むことが可能である.”

ワーキングメモリにおけるDLPFCと海馬の接続性の変化:統合失調症の推定のための独立した遺伝リスクモデルの複製と障害の特異性

Altered DLPFC-Hippocampus Connectivity During Working Memory: Independent Replication and Disorder Specificity of a Putative Genetic Risk Phenotype for Schizophrenia
Michael Schneider, Henrik Walter, Carolin Moessnang, Axel Schafer Susanne Erk, Sebastian Mohnke, Lydia Romund, Maria Garbusow Luanna Dixson, Andreas Heinz
Schizophrenia Bulletin, sbx001, 2017
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“作業記憶中の外側前頭皮質(DLPFC)および海馬の結合性の変化は,統合失調症(SCZ)の表現型と考えられるが,
共通の遺伝的背景を有する他の精神障害との関連性は未知のままである.
ここでは,双極性障害(BD)または大うつ病性障害(MDD)を有する患者のその病気に冒されていない一親等の存在を調べた.さらに私たちは,この表現型の独立した複製を,SCZ患者の一親等にまで提供することを目的とした.
私たちは,N-backタスクにおける,SCZ(n = 62),BD(n = 66),MDD(n = 90)の計218名の患者と
その患者の一親等の健常対照者309名のfMRIデータを取得した.私たちは,DLPFC-海馬(PFWE = 0.031,全てのP値の関心領域[ROI]を補正)に対する有意な群効果を観察した.事後の比較では,この効果は,SCZ親族に由来するものであることが明らかになった.SCZ親族は対照群,BD親族(PFWE = .015)およびMDD親族(PFWE = .082)と比較して,DLPFCおよび右海馬の負の機能的連結性の有意な増加を示した.DLPFCおよび右海馬の負の機能的連結性の有意な増加を示したSCZ親族,MDD親族(PFWE = .082)も同様であった.コントロールに対するBD親族とMDD親族の比較では差はみられなかった(PFWE値$>$ .451).補足分析は,SCZ親族が,構造的差異を含む潜在的ノイズの範囲に対して頑強であることを示唆した.我々のデータは,SCZの中間表現型として,作業記憶中に変化したDLPFC-海馬の接続性をさらに支持する.このことは,この表現型がSCZに比較的特異的であり,気分 – 精神病スペクトルにおける他の遺伝的に関連する障害に影響されないことを示唆している.”

個人における皮質機能ネットワークの分割

Parcellating Cortical Functional Networks in Individuals
Danhong Wang, Randy L Buckner, Michael D Fox
Nature Neuroscience, Volume 18, Pages 1853-1860
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個人の脳の機能的アーキテクチャを解明するということは,個人の医学における重要なステップであり,人間の認知および行動の変化における神経基盤の解明に寄与する.本研究では,静止状態のfMRIデータを用いて個人のレベルで機能的に組織を正確にマッピングするための新しい皮質分割法を開発した.個々の被験者における脳機能ネットワークの反復的検索を行うために,集団ベースの機能アトラスと個人の変動性のマップを使用した.このアプローチによってマッピングされた機能アトラスは,被験者内において再現性が高く,また,被験者間の変動性を効果的に反映する.このアルゴリズムは,タスクfMRIを含む異なる被験者集団およびデータタイプにわたって良好に機能した.このアプローチは,外科的患者の侵襲性の皮質刺激の臨床応用における大きな可能性が存在することを示唆する.

ディープラーニング機能と辞書モデルに基づく単一画像超解像

Single Image Super-Resolution Based on Deep Learning Features and Dictionary Model
Zhao, Liling and Sun, Quansen and Zhang, Zelin IEEE Access, vol. 5, pp. 17126-17135, 2017
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“辞書モデルに基づく従来の単一画像超解像(SR)法では,SR辞書を訓練するために多数の画像特徴が必要である.一般に,これらの特徴量はピクセルグレー,勾配,テクスチャ構造などの人為的なルールによって抽出される.
しかし,これらの人工的特徴またはそれらの組み合わせによって訓練された辞書モデルは,特に複雑で豊富な構造を有する画像に対して,特徴表現が乏しい.そのため,どのように辞書の表現能力を向上させ,辞書に画像の特徴のより正確な記述を持たせるかは,今後の検討に値する問題である.
本稿では,辞書学習と深層学習の利点を活用し,ディープラーニング機能と辞書モデルに基づく単一画像SRの新しい手法を提案する.
新しいアルゴリズムには3つのステップがある.まず,カーネルディープ学習ネットワークにより,高解像度と低解像度のトレーニング画像の特徴を抽出する.第2に,SRフレームワークのスパースな表現において、辞書モデルはこれらのディープラーニング機能によって訓練される.最後に,LR画像SRが完成する.理論的分析によれば,ディープラーニングの特徴を訓練した辞書は,画像の複雑な構造やテクスチャを表現する能力が向上し,従来の人工的な特徴の辞書よりも利点があることが示されている.実験結果は,提案アルゴリズムがバイキュービック,スパース符号化超解像,超解像畳み込みニューラルネットワークなどの比較アルゴリズムより良好なSR視覚結果を生成できることを示している.ピーク信号対ノイズ比と構造類似性指標測定値が改善され,計算時間も合理的である.”

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
Y. Liu,H. Wang,Y. Liu,W. Li,Z. Qian Journal of Innovative Optical
Health Sciences,vol. 10,no. 3,pp.1-11,2017
171031 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方法を開発することが重要である.脳浮腫が生じる際に脳の光学特性が変化する.本研究の目的は,脳浮腫を測定するための非侵襲的近赤外分光法(NIRS)での監視方法を使用することの可能性と信頼性を得ることである.具体的には,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って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,光強度が脳浮腫及び検出半径の条件とよく相関することを示した.簡潔に,3.0 [cm] および4.0 [cm] 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
対する高い応答を示した.したがって,NIRS 法によって非侵襲的に脳浮腫を監視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.”

タスク準備中のデフォルトモードネットワーク領域とワーキングメモリネットワーク領域の協調動作

Coactivation of the Default Mode Network regions and Working Memory Network regions during task preparation
H. Koshino, T. Minamoto, K. Yaoi, M. Osaka and N. Osaka
Scientic reports, Vol.4, 2014
20171031 rhagiwara

“デフォルトモードネットワーク(DMN)領域は,様々なリソース要求タスク中に非活性化を示す.しかしなが
ら,最近の脳イメージング研究では,それらが様々な認知活動中に活性化を示すことも報告されている.さらに,
研究はDMN とワーキングメモリネットワーク(WMN)との間に負の相関があることを見出した.ここで,言語
ワーキングメモリタスクの準備段階と実行段階でのDMN およびWMN 領域の活動を調べた.結果は,中前頭皮
質および後部帯状皮質を含む中枢DMN 領域およびWMN 領域が,準備中に活性化されたことを示した.しかし
ながら,実行中にWMN 領域は活性化されたが,DMN 領域は非活性化された.これらの結果は,これらのネッ
トワーク領域の活性化が,タスク要求のためにタスク関連領域に注意資源を割り当てることによって影響される
ことを示唆している.この研究は,中枢DMN 領域がタスク準備中に活性化し,タスク実行中に非活性化を示し,
これまでの結果を拡張する.” /home/git/personal/rhagiwara/LiteratureSearch/171031 Default Mode Network, working memory network, task preparation

後続レスティングステイト時における機能的コネクティビティの一時的な感情の影響:ウェーブレット相関法によるアプローチ

Impact of transient emotions on functional connectivity during subsequent resting state -A wavelet correlation approach-
Eryilmaz, Hamdi and Van De Ville, Dimitri and Schwartz, Sophie and Vuilleumier, Patrik
Neuroimage 54.3 (2011): 2481-2491.
20171031 sikeda

安静時の脳活動の機能的特性はほとんど理解されてないが,一般的に自己監視および内向的なプロセスに 関連している.本研究では,感情的に正と負の情報が,レスティングステイト時における後続の脳活動の差異に どのように影響したかを調べた.本研究では,恐ろしい,楽しい,ニュートラルな映画に続くレスティングステ イト時を対象に被験者 15 名の fMRI データを計測した.映画視聴時よりレスティングステイト時において,前部, 後部帯状皮質(ACC,PCC),両側島皮質(Insula)および下側頭頂葉(IPL)を含むいくつかの脳領域が有意に 活性した.ウェーブレット相関法およびスモールワールドネットワーク解析を用いて,異なる周波数帯域での機能 的コネクティビティも評価した.前部帯状回と島皮質の接続は,先行する感情によってレスティングステイト時に 強く増強し,腹側,内側前頭前野と扁桃間の結合は選択的に減少した.より高い周波数帯において,これらの影響 は楽しい映画よりも恐ろしい映画の後続レスティングステイト時に顕著であった.さらに,感情刺激後の前部帯 状回と島皮質におけるレスティングステイト時の初期抑制に続いて,経時的な緩やかな回復が確認された.また, 感情は下側頭頂葉の平均活動に影響を与えなかったが,他の地域との接続性を高めた.これらの知見は,感情的 な覚醒からの回復中に収集された特定の神経回路を明らかにし,感情的に顕著な刺激においてデフォルトモード ネットワークの複雑な機能的ダイナミックスを強調する. /git/personal/sikeda/LiteratureSearch/20171031