レーザー走査型共焦点顕微鏡による生体内角膜上皮細胞画像の再現可能な自動セグメンテーションアルゴリズム

A reproducible automated segmentation algorithm for corneal epithelium cell images from in vivo laser scanning confocal microscopy
Acta Ophthalmologica, vol.92, no.4, pp.e312{e316, 2014.

目的:生体内レーザー走査型共焦点顕微鏡から得られた(ロストック角膜モジュールのハイデルベルグ網膜断層撮影)画像で角膜基底上皮細胞の境界を抽出するために自動化された手順を評価する.方法:20枚の通常の角膜上皮の画像サンプルを自動化された4ステップの自動セグメンテーションアルゴリズムで分割した.ステップは高速フーリエ変換(FFT)のバンドパスフィルタによるノイズ低減,平均値閾値の2値化,距離画像のWatetshedアルゴリズムによる繋がった細胞の分割,最終的な細胞境界を得るボロノイ図から成る.その後,自動的に細胞の計測を行う.また,コントラスト強調あるいはノイズ低減を行ったいずれの原画像を訓練されたオペレータにより手動で計測する.結果:自動分析による評価では,平均細胞密度は7722:5個/mm2であり,手動分析(p=0:93)による評価では7732:5個/mm2であった.自動分析と手動分析との相関は強かった(r=0:974[0:9340:990];p<0:001).Bland-Altman法では,密度の平均差は10個/mm2であり,許容する限界誤差の範囲は971+991個/mm2である.目視でも,提案アルゴリズムはほぼすべての細胞境界を抽出した.結論:本自動セグメンテーションアルゴリズムは,角膜上皮基底細胞密度及び、形態計測を評価する価値がある.この手順は,完全で再現性があり,オペレータによって誘発される変動性がない. pdf

ガウス混合モデルを用いた自動画像イコライゼーションとコントラスト強調

Automatic Image Equalization and Contrast Enhancement Using Gaussian Mixture Modeling
IEEE Transaction on Image Processing, Vol. 21, No. 1, Jan 2012
本稿では,入力画像に対して自動的にコントラストを強調する適応的な画像イコライゼーションアルゴリズムを提案する.アルゴリズムは画像の濃度値の分布をモデル化するためにガウス混合モデルを使用し,画像のダイナミックレンジを入力画素の間隔へ分割するためにモデル内のガウス成分の交点を決定する.コントラスト平滑化画像は支配的なガウス成分と累積分布関数に応じてピクセルの画素の間隔を適切な出力画素値間隔へ変換することで生成される.画像のヒストグラムにおいて画像の均質な領域は均質なサイレンス(またはガウス成分のセット)である仮説を考慮するため,小さい分散のガウス成分は大きい分散のガウス成分より重み付けされ,画素値の分布は入力間隔から出力間隔へ成分を重み付けするときに用いられる.結果,提案したアルゴリズムはいくつかの最先端のアルゴリズムより同等かそれ以上の強調が得られた.ほかのアルゴリズムと異なり,提案したアルゴリズムは強調画像のダイナミックレンジのパラメータ設定が自由であり,様々な画像に適用可能である.

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ブレイン・コンピュータ・インターフェイスのためのウェーブレットパケット分解に基づいた脳波の特徴量抽出

EEG feature extraction based on wavelet packet decomposition for brain computer interface
Measurement, Volume 41, Issue 6, pp. 618-625, 2008

BCIの研究において,EEGの特徴量抽出のための新しい手法がこの論文で提案されている.その手法はウェーブレットパケット分解に基づいている.特別なサブバンドのエネルギーやウェーブレットパケット分解の係数が特徴量として選択されている.その特徴量はフィッシャーの線形識別を行った時最も識別精度が高かった.識別のための固有ベクトルが異なるチャンネルから効果的な特徴量が組み合わされることにより得られる.手法のパフォーマンスはBCI2013コンペティションのデータベースを使い,識別のしやすさとパターン認識の精度により評価した.識別結果は提案手法の有効性を証明した.この技術はBCIにおけるEEGの特徴量抽出に向けた他の有効な手法をもたらす.

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二次元・三次元メンタルローテーション課題における性の違いとパフォーマンスと脳活性に対する訓練の効果

Two- vs. three-dimensional presentation of mental rotation tasks: Sex differences and effects of training on performance and brain activation
Intelligence, 2010, Vol.38, No.5, pp.529-539

男性に優位なメンタルローテーションにおける十分に立証された性別差は,実際の3次元のオブジェクト,あるいは3次元のオブジェクトの仮想現実プレゼンテーションではなく3次元のオブジェクトの2次元のプレゼンテーションのみ出現すると示された.メンタルローテーションに関するコンテンツを有するコンピュータゲームを使用したトレーニング研究はメンタルローテーションパフォーマンスのトレーニング効果を実証した.私たちは古典的シェパード=メッツラー・タスク(プレテスト-トレーニング-ポストテストデザインで表示される)の2次元・3次元プレゼンテーションによる2週間のメンタルローテーション(MR)トレーニングの影響及び約15歳の未成年である38名の男性と39名の女性をサンプルとしたEEGを用いて評価された皮質の活性パターンを検討した.一つのパフォーマンスパラメータ(反応時間)の分析では,重要な性別の違いは示さず,次元性(MRタスクの3D対2Dバージョンにおいてより短いRTを示す)とトレーニング(RTの重要な短縮)の主効果だけ示した.MRタスクの別のパフォーマンスパラメータ(スコア)の分析では,2次元バージョンだけでなく,3次元バージョンでも,またトレーニング後に縮小したことで男性に優位な性別差を明らかにした.神経生理学的に我々は,トレーニングによる仮定された脳活性の減少(神経効率の増加)が男性では2D,3Dの両方に現れたが,女性では,2Dでは見られず,3Dのみ反応したことから,性別×次元性×トレーニング×半球相互作用が複雑に関連していることに気づいた.

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追随者を導くこと:動的な協同性及び,順応できる仮想パートナーと同調したleader-follower 戦略のfMRI 調査

追随者を導くこと:動的な協同性及び,順応できる仮想パートナーと同調したleader-follower 戦略のfMRI 調査

NeuroImage, Volume 84, 1 January 2014, Pages 688-697

日々の経験から,私たちは自分たちの振る舞いになじむ人との交流を図ることが一般的に簡単なことを知っている.これを越えて,共通の目標を達成することは,誰が誰と,そしてどの程度適合するかに非常に依存するであろう.従って,ミュージカル・パフォーマンスのような協調行動タスクが,定義されたleader-followerの役割(followerがleaderを追いかけるような役割)が確立されるより成功すると分かる.現在の研究では,私たちは個人がどのようにリードするのかそのメカニズムを調査する新しいアプローチを示し,fMRIを用いてリードすることの神経的な相関を調査する.具体的には,私たちは個人が安定した速さを維持する間に同期してタップするよう指示された適応性のある仮想パートナー(VP)(聴覚でペーシング信号を取るような)を実施した.VPによって実行された一時的な適応(期間修正)の程度を変えることによって,私たちはペーシングシーケンス(期間修正の高いレベルのもとの速さで漂いがちな)の全体的なテンポを維持するために,対照個体が働かせなければならなかった目標物を操った.私たちのイメージングデータは,より大きな栄養を知覚することと導くことは認知制御と自己関連処理に関連のある右側の前頭部において相関があることを明らかにした.参加者の影響とタスクの難易度の主観的な評価を使って,私たちは,より制御されていると感じている時同期するのが簡単だと感じた仲間のサブグループを「leader」として分類した.行動タッピング評価は,leaderはエラーが少なく,相互作用の安定性(VPに同期する指示を優先すること)よりも自己タッピング(与えられたテンポを維持する指示を優先すること)により集中していたことを示していた.そして前補足運動野を含む自ら開始した運動に関与する領域での関連のある活動が見られた.

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EEG における頭の動きによるアーチファクトの自動的除去

頭の動きに関連するアーチファクトの脳波(EEG)への混入は,信号品質の低減の主な原因である.これは,神経科学とブレインコンピュータインタフェース(BCI)の研究の両方で問題となっている.脳波上の頭の動きに関連するアーチファクトの影響を低減するために,加速度計は頭の上に配置され,独立成分分析(ICA)が統計的に頭の動きに関連するアーチファクトを分離するために適用される.手法を評価するために,脳波と加速度計の測定値はBCIベースの感覚運動リズムを制御しようとする脳性麻痺(CP)の14被験者から作られている.結果は,手法が大幅に脳波における頭部の運動に関連するアーチファクトの影響を低減することを示している.

IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING,Vol.21,NO.3, 2013,pp.427-434

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脳地図のためdense モードクラスタリング

Magnetic Resonane Imaging,Vol.25,Issue 9,2007, P.1249-1262

モードベースのクラスタリング法は,脳地図を空間的に密なクラスタを識別するために開発されている.このタイプのクラスタリングは,脳内のクラスタを特定することは,それらの形状や全体の分散の独立したマップするに焦点を当てている.これは解釈の面でと出発点のような関心のある,よりコヒーレントまたは高密度の領域を必要とする場合があり,その後のグラフ解析の両方に局在化に役立つ.メソッドは自動的密度モードシークを通して研ぎ信号/雑音を行う.また,この方法では,パラメータ選択の問題を議論し,私たちが表示されている2パラメータ制御面を含む新たな手法を提案する.これらの2つのパラメータのトレードオフから同じクラスタソリューションをもたらす(局所密度kと球状のカーネルの半径).私たちのベンチマークノイズを使用してデータ・セットを摂動し,元のクラスタからの偏差の3種類を測定することにより,イベント知覚タスクからいくつかの人工的に作成されたデータセットや脳画像データセットを使用して新しい稠密モードクラスタリングを行う.私たちは,モードクラスタリング手法が一貫して一般的に使用される単結合クラスタリングよりも優れていることを証明しているベンチマーク結果を提示,kmease法(重心法),ウォード法(分散法)を意味する

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ウェーブレット変換による位相筋電活動の検出:マザーウェーブレットと次元数削減による影響

FAIRLEY, Jacqueline A., et al. Wavelet analysis for detection of phasic electromyographic activity in sleep:
Inuence of mother wavelet and dimensionality reduction. Computers in biology and medicine, 2014, Vol.48,77-
84.

睡眠中における位相筋電活動は短時間の筋収縮によるものであり,臨床との関連がある.本稿ではシムレットとドブシーウェーブレットを用いたウェーブレット変換による位相筋電位の検出に関して述べる.また識別には,線形識別器を用いた.自動検出は90%以上の識別率を得た

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マルチ段階遺伝的プログラミング: 非線形系モデリングへの新しい戦略

Information Sciences, Volume 181, Issue 23, 1 December 2011, Pages 5227-5239

この論文は非線形系のモデル化のために新しいマルチ段階遺伝的プログラミング(MSGP)戦略を示す.提案された戦略は,より正確なシミュレーションを提供するために説明変数の個々の影響およびそれらの中の相互作用を組込むことに基づいている.MSGP戦略によれば,問題のための効率的な化は複数式から構成されている.MSGPベースの分析の初期では,出力変数は影響を及ぼす変数から定式化されます.その後,実際のものの間のエラーおよび予測値は新しい変数から定式化される.最後に相互作用タームは,個々に高度に発展したタームまでに予言された実際の値と値の間の差の公式化により引き出されます.MSGPの性能は,異なる複雑なエンジニアリング問題の公式化にそれを適用することにより説明される.ここに分析された問題は下記を含んでいる:(i)pH中和過程のシミュレーション,(ii)終了製粉業での表面の粗さの予測および(iii)土壌液状化条件の分類である.提案された戦略の有効性は,分析に含まれていなかった実験結果の部分に求められたモデルを適用することにより確認される.さらなるモデルの評価は、他の研究者が行ったいくつかの統計的データを使用して確認される.MSGPベースの解決策は,調査されたシステムの非線形の振る舞いを有効にシミュレートすることができる.MSGPのその結果は,標準GPおよび人工ニューラルネットワーク・ベースのモデルのものより正確となった

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セマンティックweb:XML とRDF の役割

XMLとRDFは現在,Web上で意味的相互運用性を確立するための基準となっているが,XMLは文書構造に対応している.RDFは洗練されたオントロジー表現技術に対処するために拡張することができるデータモデルを提供するので,より簡単に相互運用を可能にする.我々は,セマンティックWebのアーキテクチャにおけるオントロジーの役割を説明する.次に,長い間で意味的相互運用性のためのツールとしてXMLを使う理由を示しながら,XMLとRDFの重要な要素を簡潔にまとめる.さらに表現層と推論層がウェブの現在のレイヤーの上に必要であることと,そのような層を確立することを議論して,RDF/RDFスキーマにオントロジー表現言語を符号化するための一般的な方法を提案する.私たちは,オントロジー言語インターチェンジ,オントロジー表現および推論の言語を用いてた拡張方法を示す.

Internet Computing, IEEE (Volume:4 , Issue: 5 )

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