高速微分同相画像位置合わせアルゴリズム

pdf

A fast diffeomorphic image registration algorithm

Neuroimage,2007,vol.38, no.1, p.95-113

本論文では,微分同相画像位置合わせのためのアルゴリズムであるDARTEL について説明する.これは,2D
と3D の両方の画像位置合わせのために実装され,逆の一貫性のある変形を評価するためのオプションを含むよ
うに公式化された.非線形位置合わせがレーベンバーグ・マーカート法を使用して解決される局所最適化問題と
して考えられている.必要な行列解決策は,マルチグリッド方法を使って妥当な時間で得られる.計算において,
迅速なスケーリングや2 乗法のためにオイラー速度フレームワークが使われる.DARTEL は,471 人の脳画像の
位置合わせにに適用され,結果として生じる変形は,男性および女性被験者の分離と被験者の年齢を予測するた
めに必要な形状情報を符号化する方法で評価した.

機能的磁気共鳴診断装置(fMRI)での「脳の解読」:検出と分類により人の視覚野のfMRI 活動のパターンの 分類

pdf
NeuroImage, Volume 19, Issue 2, June 2003, Pages 261-270

fMRI データの従来の(一変量)の分析は,個々のボクセルの時間の間に含まれている情報のみに依存している.
多変量分析により,複数のボクセルからスペースを横切る活動パターンに含まれている情報が利用できる.そのよ
うな分析は,fMRI データセットから取り出された情報量を大いに拡張する可能性を持っている.本研究において,
リニア識別分析とサポートベクトルマシンを含む多変量統計パターン認識方法は,オブジェクトの様々なカテゴ
リーの視覚提示により呼び起されたfMRI 賦活のパターンを識別するために用いられた.識別器は,それぞれの被
験者のトライアルの集団の間に,あらかじめ決められた関心領域のボクセルからデータを個々に使って訓練され
た.続いて収集されたfMRI データの識別は,賦活パターンの類似に従って事前のトレーニング例に試みられた.
少ない20 秒間のデータ量だけを一度に用い,識別された.つまり,そのようなテクニックは原則として,ほぼリ
アルタイムの主成分についての被験者の識別結果についての情報を取り出すために用いらた.あるセッションの
間に取得されたデータにの選別器は,同じセッションおよび1 週以上離れたセッションをまたいで収集された識
別データで,同じ被験者において等しく正確であった.最も高い識別率は,インプットとして低次視覚野を含む
活動のパターンを使うことで得たけれたが,チャンスレベル以上の識別率は,より高いオーダーの被験者の選択
的な視覚野に限定された関心領域を使って得られた.賦活においてわずかな違いを明らかにするために多くの被
験者の数時間のデータが平均される典型的なfMRI データ分析と対比すると,パターン認識の使用は,個人内の本
質的な試験的トライアルによって基礎において捉えにくい10 個の識別方法が実行されることを可能にし,fMRI
データが,一般に真価が認められるよりずっと多い情報を含んでいることを証明する.

ヒトにおけるストレス時の生理的,心理的マーカー:Trier Social Stress Test について

pdf

Biological and psychological markers of stress in humans: Focus on the Trier Social Stress Test
Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2014, vol. 38, p. 94-124.

ヒトにおける急性ストレスについての検証された生理的,心理的マーカーは,トランスレーショナル研究にお
ける重要なツールである.公共での面接と暗算を含むTrier Social Stress Test(TSST)は実験環境での急性スト
レスを誘導し,視床下部-下垂体-副腎軸の活性を確かに増加させる最も一般的な方法の1 つである.しかし,多く
の研究はHPA 軸の活動に焦点を当ててきたが,TSST も交感神経-副腎-髄質システムや,免疫系,心血管系の出
力,胃の機能や認知に影響を及ぼす.我々は批判的に今後の研究のガイダンスとして,異なる生理的,心理的マー
カーの有用性を評価し,TSST の効果を緩和させうる要因について議論する.我々はストレスに関連した病理につ
いてのTSST の効果と,薬理学的または心理学的な治療によってそれらの効果を阻止できるかについて概説する.
修正されたTSST プロトコルについて議論し,急性ストレスを誘導する他の手法と比較する.我々の分析は,複
数の読み出しが最大の情報を得るために必要であると示唆する.この戦略はストレスに対する心理生物学的な理
解を高め,新規の治療薬を評価するための手法を提供する.

内視鏡動画のための有益なフレームの分類

pdf

Informative frame classi cation for endoscopy video

Medical Image Analysis, Vol. 11, No. 2, pp.110{127 2007

ビデオ技術の進歩により,人間の身体の内部の検査や診断,治療は傷つけずに,または小さな傷で行えるように
なった.軟性鏡は食道や胃,小腸,大腸,気道を検査するために用いられ,一方,硬性鏡は低侵襲手術(例えば,
腹腔鏡手術,関節鏡視下手術,神経内視鏡手術)で用いられる.これらの内視鏡には様々な大きさがあるが,全
て先端に小さなビデオカメラが付いている.内視鏡検査や治療が行われる間,小さなビデオカメラは人間の臓器
の内部の映像信号を生成し,医師がリアルタイムで解析するためにモニターに表示される.しかし,現在の内視
鏡は単焦点の広角レンズを搭載しているため,焦点の合っていない多くのフレームが内視鏡映像の中に存在する.
我々は自動または半自動のコンピュータ支援診断(CAD)において焦点が合っていないまたは焦点が合っている
フレームの情報を利用するために,これらを区別する必要がある.この分類は医師が見る画像やCAD システム
によって解析される画像の数を減らすことができる.我々は焦点が合っていないフレームを非有益なフレームと
呼び,焦点が合っているフレームを有益なフレームと呼ぶ.焦点が合っていないフレームは焦点が合っているフ
レームと異なった特徴を持つ.本論文では,我々は動画のフレームを有益フレームと非有益フレームの2 クラス
に分類するために新たな2 つの手法(エッジベースおよびクラスタリングベース)を提案する.しかし,集中的
な鏡面反射は分類の精度を下げるため,我々はさらに鏡面反射を検出する手法を提案し,有益フレームの分類精
度を上げるために検出された鏡面反射の情報を使用する.実験では鏡面反射および2 つの有益フレーム分類の正
確度,感度,特異性,精度はそれぞれ90%または95%以上であることが示された.

時間制約を持つアプリケーションのための自律成長型ニューラルガス:最適なパラメータ推定

pdf

Autonomous Growing Neural Gas for applications with
time constraint: Optimal parameter estimation

Neural Networks, vol.32, pp.196-208, 2012.

本稿では,リアルタイムアプリケーションを管理するための自己組織化ニューラルネットワークモデルの性能
について述べることを目的とする.具体的には,成長型ニューラルガス(GNG) の増加モデルを修正した学習アル
ゴリズムであるfAGNG (fast Autonomous Growing Neural Gas) を紹介する.成長,柔軟性,迅速な適応及び入
力空間の表現の優れた品質を持つGNG はリアルタイムアプリケーションのための適切なモデルとなる.しかし,
時間の制約の下でGNG は,任意の入力データセットに対して最適なトポロジカルマップを生成することができな
い.既存のアルゴリズムとは対象的に,提案されたfAGNG アルゴリズムは繰り返し毎に複数のニューロンを導
入する.挿入されるニューロンや生成される入力データの数は,オンライン学習モデルに基づいて自律的,動的
に制御される.時間制限または表現要件の特定の品質の下で,異なる線形及び非線形入力空間を表現するための
最良の選択肢を見つけるために,トポロジーの維持とニューラルネットワークのパラメータ選択に応じた表現の
質の詳細な調査が行われる.

タスクが注意に及ぼす影響のモデル化

pdf

Modeling the influence of task on attention
Vision Research Vol.45 (2005) pp.205-231

本稿では実世界の景色での視覚的注意の課題特有な誘導の計算的モデルの提案を行う.我々の提案するモデルは
生物学的見解において重要な以下の4 つの見地を強調している.実体のタスクの関連性の決定,目的の低次な視
覚的特徴に注意を傾けること,同じ低次の特徴を用いた目標の認識,そしてあらゆる場面においてタスクに関連
性がある視覚的地図を段階的に構築していくことである.キーワード形式でタスクの定義を与えると,モデルは
まず,長期記憶に格納されている知識を利用して,タスクに関連性のある実態を決定してワーキングメモリに貯
蔵していく.これは低次の特徴より視覚的注意システムを実態に偏らせることにより,最も関連性の高い実態を決
定しようとしている.そして場面内の最も顕著な場所に対して行われ,長期記憶に格納されている対象に対して
階層的マッチングを通じて注意を働かせ認識しようとしている.認識された実体のタスク関連性でワーキングメ
モリは更新され,タスク関連性のマップが認識された場所により更新されていく.
このモデルは以下の3 種類の課題で検証された.343 の自然風景と合成画像の中からの単一目標を探索する課題
は,目標への注意を傾けることで平均よりも倍以上の速度で目標の探索が加速する.28 の自然風景画像の中から
連続的に複数目標を探索する課題は,先入観,認知,ワーキングメモリ,長期記憶がすべての目標の素早い探索に
貢献する.例えば,高速道路を走っているとき,車の中でビデオクリップから場所を把握することである.
単一目標もしくは特徴の組み合わせの探索時のモデルのパフォーマンスは,精神物理学のデータと矛盾してい
ないことが明らかとなった.これらの生物学的動機づけアーキテクチャの結果は,このモデルが複雑なタスク要
因の視覚的な作用に関連する多くの脳内過程に,正当な推量を与えている可能性があることが示唆された.

外向性は認知の更新を伴う身体運動を調節する

pdf

Agentic extraversion moderates the effect of physical
exercise on executive shifting performance
Journal of Research in Personality,Vol.52,2014,pp.37-41

本研究では,身体運動が認知の更新にどのような影響を及ぼすか,外向性の高い24 人と低い24 人に対して調
査した.被験者は更新機能を必要とする課題と,その課題よりは中央実行系を必要としない統制課題を行った.身
体運動は被験者ごとに変え,順番はカウンタバランスを保った.休息後,外向性が高い群は低い群よりも認知の
柔軟性を示したが,運動後は外向性の低い群だけがパフォーマンスが向上した.この結果は,外向性が更新機能
に影響を与えることを示した.また,ドーパミンの作用の可能性であることが分かった.