高照度の照明は執務時間中の覚醒を誘発する:主観的評価,課題成績および心拍数の調査結果

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A higher illuminance induces alertness even during office hours:Findings on subjective measures, task performnace and heart rate measures

Physiology & Behavior Vol.107 (2012) pp.7-16

夜間の白色光の露光により,被験者の主観的および客観的な覚醒および活力の促進が示されている.しかし,い
まだに昼間のオフィスワーク条件下での白色光の影響は調べられていない.そこで,本研究では朝と昼間の1 時
間の間に2 種類(200 lux または1000 lux) の照度レベルの照明の効果を実験した.4 ブロックの実験で,主観的
な報告と客観的な課題成績の評価と生理的覚醒を測定した.結果として,照明の露光は主観的覚醒と活力,タス
クに対する持続的注意,および心拍数に効果を示した.
低照度よりも高照度の照明環境下で,眠気が少なく,Psychomotor Vigilance Task においてより短い反応時間
であり,生理的覚醒を示した.課題成績への影響は,朝のセッションの1 時間の露光期間の終盤において顕著で
あった.
これらの結果は,睡眠や照明がない条件を除き,より高い照度の照明が覚醒および活力の改善のみでなく,課題
成績や生理的覚醒の促進をもたらすことを示した.

社会的包摂と社会的排除に行動抑制系と行動賦活系が及ぼす影響

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The effects of the behavioral inhibition and activation
systems on social inclusion and exclusion

Journal of Experimental Social Psychology,2011,Vol.47,pp.502-505

人は人間関係を築き,維持する必要がある.したがって,社会的排除は,除外された個人の社会的痛みを引き起
こす.しかし,社会的包摂は,その人の喜びを引き起こす.この研究では,性格の個人差,特に行動抑制系と行動
賦活化系(BIS とBAS)の差が,社会的喜びおよび苦痛の経験に影響するかどうかを,近赤外分光法(NIRS)を
用いて調査した.37 人の大学生が,オンラインでボールをトスするゲーム中に,社会的拒絶および包摂の両方を
含むNIRS セッションに参加した.BIS の感度が高い被験者は,社会的排除の間に社会的苦痛をより経験した.一
方で,BAS 感度が高い被験者は,社会的包摂中に社会的喜びをより感じた.社会的排除の間に,BIS の感度は腹
外側前頭前皮質(VLPFC) の活動と否定的に関連していた.VLPFC の活動は,社会的排除の間に経験されるBIS
の感度と社会的苦痛を関連付けた.

NOGO 信号による前頭前皮質および頭頂皮質のパフォーマンス:事象関連fMRI 研究

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The Human Prefrontal and Parietal Association Cortices
Are Involved in NO-GO Performances: An
Event-Related fMRI Study

NeuroImage, Volume 17, Issue 3, November 2002, Pages 1207-1216

前頭前皮質の重要な役割の1 つは行動抑制である。我々はNOGO 信号の認知時に、活性化する領域を識別する
GO/NOGO 課題において、全脳のfMRI 信号の変化を観察するために、機能的磁気共鳴映像法を用いた。実験は
被験者11 人が参加した。30 のGO 信号および30 のNOGO 信号がランダムで提示され、GO 信号が提示された
直後にボタンを押し、NOGO 信号が提示されたときにはボタンを押さないように教示した。NOGO 反応に関係す
る領域は左右両側の中前頭回、左背外運動前野、左後頭頂間溝と右後頭側頭に位置していた。GO 反応に関する活
性領域は左一次運動野、右小脳前葉、両側視床、前帯状回から補足運動野の部位に位置していた。準備過程に関
係する脳活動は左背側運動前野、左側面後頭部、右腹側運動前野、右紡錘状、前帯状回から補足運動野の部位で
確認された。両側前頭前野,頭頂間,後頭側頭で構成される脳のネットワークはNOGO 反応を実行する際に重要
な役割を果たしているということが結果から示された。

クロスモーダル結合:視聴覚音声刺激を使用して「一致の仮定」を評価

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Crossmodal binding: Evaluating the “ unity
assumption ” using audiovisual speech stimuli

Perception & Psychophysics,2007,vol.69,p.744-756

私たちは ”一致の仮定”が観察者が異なる感覚信号が同じ多感覚事象であるとしたとすると,それが視聴覚音
声刺激の多感覚統合に影響するかどうかを検討した.音節(実験1,3,4)または単語(実験2)を被験者に異な
る刺激が非同期になるようにランダムで提示した.参加者は、どのストリーム(聴覚または視覚のいずれか)が最
初に提示されていたか判断するunspeeded 時間順序判断をさせた.実験1~3 の聴覚と視覚音声刺激は性別がマッ
チした(すなわち、女性の声と一緒に提示され女性の顔)ものか,ミスマッチの性別(すなわち、女性の顔が男
性の声と一緒に提示)のいずれかであった.実験4 は,同一の女性話者による異なる発話をマッチしたものとマッ
チしていないビデオを生成するために使用した.著しく違う時の計測中,被験者は4 つの実験全てで、最初に提
示された刺激を判断することにおいて、ミスマッチの刺激のほうがマッチした刺激よりも簡単だった.これらの
結果は,視聴覚音声刺激の時間的多感覚統合における”一致の仮定”に対して,最初の経験的なサポートをして
いることを示す.

認知制御における背外側前頭前野と前帯状皮質の役割を解離

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Dissociating the role of the dorsolateral prefrontal and
anterior cingulate cortex in cognitive control.

Science. 2000 Jun 9;288(5472):1835-8.

認知の規制の理論は2 つの必要なコンポーネントを備えたシステムを提案する.1 つはパフォーマンスを監視
し,制御の調整が必要なときに通知するためのものを実装する.認知制御のこれらの構成要素が人間の脳内の個
別の神経基盤を持っているかどうか,イベントに関連する機能的磁気共鳴イメージングとストループタスクのタ
スク切り替えバージョンにおいて調べた.タスクの間,左背外側前頭前皮質(ブロードマンエリア9)は,単語の
読みのためのよりカラーネーミングの方がよりアクティブで,コントロールを遂行する役割と一致した.これと
は対照的に,前帯状皮質(ブロードマンエリア24 と32)は一致しない刺激に応答するときによりアクティブで,
パフォーマンス監視における役割と一致した.

Dorsolateral Prefrontal, Anterior Cingulate Cortex, Cognitive Control

EEG によるタスク関連の機能的結合の動的パターンをキャプチャする

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NeuroImage, Volume 66, 1 February 2013, Pages 311-317

タスクに基づく機能的結合の動的パターン解明のための新しいアプローチとして、信号分割、動的時間伸縮
(DTW)、Quality Threshold(QT) クラスタリングを組み合わせる手法を示す.5 人の健常者が、聴覚オッドボー
ル課題と視覚変調オッドボール課題を実施した際の脳波(EEG) 信号を記録した。各タスク中の機能的結合の動的
パターンのキャプチャのために、EEG 信号は以前によく研究された事象関連電位(ERPs) の一時的な窓に相当す
る時間として区分される。それぞれの一時的な窓に対して、DTW はチャンネルの間の機能的な類似性を測定する
ために使用される。一般的に使われる相互相関のような一時的な類似性計測とは異なり、DTW は配列特性が時間
的に変化する可能性があることを考慮に入れ、時系列を比較する。その後、QT クラスタリング分析は個々の一
時的な窓における機能的結合部位を自動的に識別するために使用される。各タスクについて、提案されたアプロー
チは脳の機能的結合のための(被験者5 人全員に観測された) 動的パターンの特異的配列を確立することができた。

レスティングステイトとワーキングメモリ課題中の脳内ネットワークが課題成績を予測する

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Brain connectivity during resting state and subsequent
working memory task predicts behavioural performance

Cortex, vol.48, pp.1187-1196, 2012

認知的処理時に、同時に活動する脳領域はラージスケールネットワークを形成し、機能的に結合している。これ
らの機能的ネットワークは活動状態(task-fMRI) や受動状態(resting-fMRI) の実験で研究されている。その中で
もディフォルトモードネットワーク(DMN) が最も広く研究されているシステムである。安静時と注意時の切替
において重要とされているが、DMN の役割はまだ明確になっていない。また、先行研究との関連において不明瞭
な証拠がいくつか存在する。我々はfMRI を用いて、n-back 課題の難易度を変化させた際の16 名の健常被験者の
脳結合パターンを調査した。ワーキングメモリ課題の前に、被験者はfMRI の外で簡略化した課題で訓練した。そ
の直後に、彼らはn-back 課題とレスティングステイトfMRI を行った。我々はDMN における本来の相関を確認
し、ワーキングメモリのネットワークは3-back 時に最大の度合いとなった。さらに個人解析では、課題成績の良
い場合、両方のコンディションにおいて2 つのネットワークの間に強い負の相関を示した。興味深いことに、我々
が考慮する先行研究によって明らかとなっている8 つの異なるレスティングステイトfMRI のネットワークにおい
て、DMN の一部である楔前部の後内側結合のみがワーキングメモリの実行を予測した。fMRI 解析のための確率
的アプローチを用いた我々の結果は、行動データ成績とDMN とワーキングメモリのネットワーク間の負の相関
の度合いとの間に直接的な関連の証拠を示した。それらの証拠は危機的な認知的問題のための状況の予知を示唆
する。後頭葉の後内側の安静時の大きな活動は注意の予測資源の上昇に関連している可能性がある。

3D 医用画像セグメンテーションのための統計的形状モデル

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Statistical shape models for 3D medical image
segmentation: A review

Medical image analysis, 2009, vol.13, no. 3, p. 543-563

統計形モデル(SSM) は医療画像の区分化用の強健なツールとして確立されている.2D モデルが1990 年代の初
め以来ずっと使用されている間,3 次元モデルの広範囲の利用により,形一致の自動検出が可能になったことで現
れた.この論文では,これらの3D SSM を作成するおよび使用するのに必要な技術を調査する.目標に基づいた
形表現に専念し,徹底的に活発な形および活発な外観モデルの最もポピュラーな変形を説明する.一方,我々は
いくつかの選択肢が統計形モデリングに近似することを説明する.形表現,モデル構築,形一致,ローカルの外
観モデルおよび探索アルゴリズムのトピックで組み立てられて,我々はこの分野での現在の最先端技術の概観を
示す.我々は,医学の分野での適用に関する調査および将来の開発の議論で締めくくる.

角膜内皮細胞のスペキュラーマイクロスコープ画像における教師あり学習セグメンテーション法の比較

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Comparison and Supervised Learning of Segmentation
Methods Dedicated to Specular Microscope Images of
Corneal Endothelium

International Journal of Biomedical Imaging, vol. 2014, Article ID 704791,2014.

角膜は眼の前面にある.内皮という角膜の内側の細胞層は角膜の光透過性に密接に関連しているので重要であ
る.細胞の状態を評価するために,この層の生体内での観察はスペキュラーマイクロスコープを用いて行われる.
高い空間密度を持つ細胞がよい透過性をもたらす.従って眼科医によって必要とされる主な基準は画像分割処理に
よって得られた角膜内皮の細胞密度である.異なる手法が細胞画像のセグメンテ―ションを実行することができ,
3 つの最も性能のよい手法が調査されてる.眼科医に対する質問は,どのように最良のアルゴリズムを選択し,可
能な限り最良の結果を得ることができるかである.本稿では,これらのアルゴリズムを比較するための方法につ
いて述べる.また,幾何学的な類似基準を経由してアルゴリズムはチューンアップ去れ、最良のパラメータは専
門家の眼科医に提示される.

正規化カットを用いた消化器画像の領域分割における視覚的な特徴の影響

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Impact of Visual Features on the Segmentation of
Gastroenterology Images Using Normalized Cuts

IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 60, No. 5, pp.1191{1201, May 2013

消化器イメージングは患者の消化器癌を検出するために重要なツールである.コンピュータ支援診断は検出精度
を上げることが望まれている.しかし,従来のコンピュータビジョンの手法,主にセグメンテーションは消化器画
像の特定の視覚的な特徴をうまく抽出することはできない.本論文では,2 つの異なった装置及び臓器(胃や食道
の色素内視鏡画像またはNBI 内視鏡画像)の消化器画像のセグメンテーションのための手法を提案する.我々は
142 枚のCH と224 枚の画像データセットに対して正規化カットセグメンテーションを様々な特徴量(edgemaps,
creaseness,color)を個別または組み合わせて使用する.実験では正規化カットでedgmaps とcreaseness の組み
合わせが最も良いセグメンテーションの結果が得られた.