独立成分分析による顔認識

現在の顔認識アルゴリズムは，教師なしの統計的手法により求めた顔の表現を使用している．一般的に，これらの手法は基底画像のセットを見つけ，これらの画像の線形結合として顔を表す．主成分分析（PCA）は，この手法の代表的な一例である．PCAによって発見された基底画像は画像データベース内のピクセル間の対の関係にのみ依存する．顔認識のようなタスクでは，重要な情報は上位の関係の画素に含まれているかもしれない，より良好な基底画像は高次統計手法によって見つけられると思われる．独立成分分析（ICA），PCAの一般化は，そのような方法の一つである．私たちは，シグモイドニューロンを通じて最適な情報伝達の原則から派生したICAのバージョンを使用した．ICAは2つの異なるアーキテクチャのもとでFERETデータベース内の顔画像上で実行した．最初のアーキテクチャでは顔のための空間的に局所的基底画像を見つけた．第二のアーキテクチャは階乗の顔コードを生成した．両方のICA表現は顔を認識するためのPCAに基づいた表現より優れていた．2つのICA表現を組み合わせた分類器は最良のパフォーマンスを与えた．

IEEE Transactions, Neural Networks, volume.13 , issue.6 , page.1450-1464 , 2002

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CUDA における医用画像セグメンテーションの 実装

GPUの急速な技術進歩により,従来の画像処理だけではなく,汎用的な処理に活用する傾向が出てきた.GPUの高い並列計算能力は,常に大規模なボクセル計算を必要となる,医療画像処理に携わるプログラマーに歓迎されている.NVIDIACUDA技術とCUDA対応のGPUの誕生は,GPGPU(汎用的GPU)に革命をもたらした.本稿では,CUDAとCUDA対応のGPUを用いた,いくつかの医療画像セグメンテーションアルゴリズムの実装を提案する.そして,旧型のGPUとCPUを組み合わせた従来型の実装と性能比較し,CUDA技術の有用性を示すとともに,性能を最大限に引き出せるアルゴリズムの提案を行う.

Information Technology and Applications in Biomedicine, 2008. ITAB 2008. International Conference on.
IEEE, 2008. p. 82-85.

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健康な若年成人における心理的ストレスが唾液内コルチゾール，アミラーゼに及ぼす影響

Effect of psychological stress on the salivary cortisol and amylase levels in healthy young adults
Clinica Chimica Acta 427 (2014) 79-85 Archives of Oral Biology, Volume 49, Issue 12, December 2004, Pages 963-968

目的唾液採取は，複数のサンプリングが容易でストレスがないこと，非侵襲性であるという利点を有する．私たちは若年成人における，心理的ストレスと緩和が唾液内コルチゾールとアミラーゼに及ぼす影響を検討し，これらのパラメータの特徴を比較した．デザイン被験者は個人的な不安の要素を評価するためにState-TraitAnxietyInventory(STAI)を行った．ストレッサーとして15分間，角膜移植手術ビデオを見せた．緩和として風光明媚な美しさのビデオを見せた．未刺激全唾液をセッション全体を通して3分毎に採取した．結果アミラーゼレベルはストレスフルなビデオの視聴開始後すぐに有意に上昇し，視聴終了後すぐにストレス前のレベルに戻った．コルチゾールレベルも増加したが，アミラーゼと比較すると少なかった．コルチゾールのピークレベルに達するまでの時間はアミラーゼより長かった．キャリーオーバー効果はアミラーゼ応答では観察されたが，コルチゾールではされなかった．アミラーゼの値とSTAIの得点には非常に優位な相関がみられたが，コルチゾールにはみられなかった．さらに，緩和ビデオの視聴はアミラーゼレベルを有意に減少させたが，コルチゾールレベルには影響を及ぼさなかった．結論唾液内アミラーゼレベルはコルチゾールに比べて，心理的ストレスに対してより大幅に増加し，迅速に反応した．唾液内アミラーゼレベルの方がよりよいストレス指標であることが示唆された．さらに，酵素が緩和やリラックスの指標であることが示唆された．

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大脳皮質のネットワーク構造による多くの時間尺度による機能的結合への影響

Network structure of cerebral cortex shapes functional connectivity on multiple time scales
PNAS Volume 104, 2007, pp10240-10245

大脳皮質により展開されるニューロナルダイナミクスは外部入力がない場合においても，複雑な空間的・時間的パターンを示す．本稿では，我々は構造的結合の基礎となる自発的な皮質のダイナミクスのこれらの特徴を関連づけるための数学的手法を用いる．マカクの新皮質の領域間の結合をとらえるネットワークにおける，非線形ニューロナルダイナミクスの模擬実験や機能的結合を特定するための理論的に計測された情報を用いることによって，我々は多くの時間スケールにおいて構造的・機能的結合の関係を発見した．数分間の神経活動の大きな窓によって取り出される機能的ネットワークは基礎の構造的ネットワークと共通している．結果として，これらの長期にわたる機能的ネットワークのハブは構造的ハブに対応する．一方で，機能的トポロジーの重大な変動は連続した小さな窓によって取り出されるネットワークの順序によって観察される．個々のノードの機能的中心性は領域間の結合移動による時間により異なる．さらに，脳領域間の一時的な結合は二つの相関しないクラスターの存在を示す手法によって調整される．これらのクラスターは基本的な構造的ネットワークにおいてハブノードである，前頭前野と頭頂領域によって結合される．さらに速い時間スケールにおいて，我々は領域間のフェイズロッキングの個々のエピソードを検知し，これらの一時的なエピソードの統計量における遅い変動が機能的結合のトランスファーエントロピーと遅いタイムスケールによって観察されたBOLDの関連パターンを発見した．

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脳の三次元画像をワーピングのための表面に基づく技術

A Surface-Based Technique for Warping Three-Dimensional Images of the Brain

私たちは，考案し実装し，被験者の任意のペアの脳の解剖学的構造に関する高次元変形場を計算するための高速、空間的に正確な技術をテストしました．得られた三次元（3-D）変形マップは，被験者間，または同じ被験体内の解剖学的差異を定量化するために使用することができる．新しい手順は、正常なヒトの解剖学の変化の原因と発達過程に基づいていて，モダリティに関係なく一般的な3D脳画像にも適応可能である．（超二次関数と球面調和関数に基づく）陳面として知られるハイブリッド表面モデルは、効率的に3-D活性表面を初期化するために使用されていて，これらは，心室及び大脳皮質の発達上の基本的な表面をスキャンから抽出する．内部皮質上の非常に複雑な表面変形マップの構築は，それをモデル化するために，一般的な表面構造を構築することによって容易になる．パラメトリックメッシュモデルのいくつかの深い脳溝の接続されたシステムは，重要な機能的境界を表す．これらの脳溝が十分に被験者間の微妙な神経解剖学と分散の変動を反映するために，脳の中に拡張されます．アルゴリズムは，他の構造的対応させ，3次元スキャンを変形させる高次元の体積反りを算出する。積分歪み関数は，弾性的に目標スキャン中の対応するネストされた表面を変換するために必要な変形場を拡張するために使用される．アルゴリズムの精度は，正常な被験者とアルツハイマー病患者からの（MRI）ボリュームを用いて，3次元磁気共鳴画像をワーピングすることによって試験される．また，MRIのボリュームにフルカラーの人間の頭の10243デジタル凍結切片ボリュームをワーピングすることによっても試験される．アプリケーションは議論されている．単一の解剖学的テンプレートでの組織的マップや，多検体の3次元的機能と血管の流れ，3次元医用画像の局所的な形状変化を迅速に検出，定量及びマッピングについてなど．
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ハイブリッドデータ分類のためのniching 遺伝的プログラミングに基づく多目的最適化アルゴリズム

A niching genetic programming-based multi-objective algorithm for hybrid data classi cation
Neurocomputing Volume 133, 10 June 2014, Pages 342-357

本稿では、ハイブリッドデータ、すなわち、定期的（例えば、数値、論理的、およびテキスト）と非正規の（例えば地理的）属性で構成のデータベースに分類規則を抽出するために遺伝的プログラミングに基づく多目的アルゴリズムを導入している。このアルゴリズムは、与えられたデータセットのクラスの中の項目を分類するためのより適しているルールを識別するために、人口アーカイブと組み合わせたニッチな技術を用いる。このアルゴリズムは、ユーザが特定のアプリケーションに対してより適切な関数のセットを選択することができるように実装されている。この機能は、データセットの分類問題の任意の種類の事実上適用可能な提案されたアプローチを行う。また、分類問題は、精度と分類子の複雑さの最小化の最大化を目的関数として考慮されている多目的一つとしてモデル化される。かなり異なるデータセットとドメインと異なる分類の問題、のセットは、検討されている：電源トランスや都市の発展のレベルのワイン、肝炎患者、初期故障。この最後のデータセットでは、属性の一部は、地理的であり、それらは、点、線、または多角形として表されている。決定木（C4.5）、サポートベクターマシン（SVM）と放射基底関数（RBF）：アルゴリズムの有効性は、他の3つの方法が、広く分類するために使用されているものとして比較されている。統計的比較は、方法の信頼性の比較を提供するために、一方向ANOVAおよびTukeyの試験を用いて行われている。結果は、提案されたアルゴリズムは、それが分類アプリケーションのかなりの範囲が適していることを示唆しているものを、試験したすべての場合において優れた分類の効果を達成することを示している。

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睡眠中における心拍，呼吸数，体動の非接触測定

Contact-free measurement of heart rate, respiration rate, and body movements during sleep
Behavior research methods Vol. 38, No. 3 (2006): 511-521

本稿では睡眠や睡眠障害に関係のある変動するパラメータの測定に関して述べる．この手法ではベッド上における睡眠あるいは休息中の体動，呼吸，心拍をベッドの脚4本に取り付けた圧力センサから計測する．心拍による体の反跳は呼吸によるカーディオバリスティック効果として知られている．これは呼吸による胸部のゆっくりとした動きと同様にベッドの重心移動を引き起こす．この動きは4つのセンサに分散して伝わる．心拍や呼吸のパラメータ，体動はセンサ信号から算出できる．電極やその他のトランスデューサは被験者には取り付けられてはいない．これは有用な技術でありこの手法の利点である．研究室内の実験において確実性と実用性が示された．この手法は長時間の自動化された無拘束な睡眠時におけるデータを集めることに適している．
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DTW とその索引付けのための境界ベースの下界の機能

Boundary-based lower-bound functions for dynamic time warping and their indexing
Information Sciences，Vol.181，2011，p.4175-4196

動的時間伸縮(DTW)は，時系列類似検索における強力な技術である．しかし，大規模データに対するその性能は，その高い計算コストと直接索引付けすることができないという事実のため不十分である．DTWのための下限の技術は，この問題に対する有効な解決策である．本稿では，統一された視点から既存の下界の機能を説明し，彼らは私たちの枠組みの下で特別な場合のみであることを示している．次に，DTWのために下界関数群を提案し，大規模な実験によってその性能を比較する．実験結果は，新しい方法は，ほとんどの場合，既存のものよりも良好であり，結果の理論的な説明も与えられていることを示している．今後も新たな下界関数に基づいて索引構造を実装します．実験結果は，同様の結論を示している．

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スタックドオートエンコーダーを用いた深いボトルネックの特徴量抽出

Extracting deep bottleneck features using stacked auto-encoders
Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Volume 10.1109, pp.3377

本稿では，ディープニューラルネットワークからボトルネックの特徴量を生成するための新しい訓練方法を提案する．Stackeddenoisingauto-encodersは初めに教師なし学習で一層ごとに訓練される．その後，ボトルネック層及び追加層が追加され，ネットワーク全体をあらかじめ予測されているターゲットで訓練する．私たちは，広東語の音声電話の会話の実験を実施し，特に訓練データが少ない場合に，ネットワークのauto-encodersの数が増えるにつれ，事前の訓練が必要であるが，より良い特徴量が生成されることを発見した．事前学習のために多くのラベルなしデータを用いることは更なる向上をもたらす．大きなデータと異なるシステム上での評価は私たちのアプローチの一般的な運用性を証明する．単語の誤り率において（広東語，ML訓練）9.2%，（タガログ語，BMMI-SAT訓練）9.3%，（タガログ語MFCCs）12%，(配電盤）8.7%の相対的改善が達成された

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探索非対称性，注意の持続および反応抑制

Search asymmetry, sustained attention, and response inhibition
Brain and Cognition，201 １，Vol.77，pp.215-222

本実験では，応答課題にたいする注意の持続が反応抑制および注意の持続をはかるより良い尺度であるかを試験するため，探索の非対称性を用いた．被験者は，応答課題（SART：高率GO低率NOGO）もしくは伝統的な応答課題（TFT：低率GO高率NOGO）による目標検出課題を行った．課題成績に加え，近赤外分光法を用いて脳酸素化レベルを計測し，さらに課題に関連する緊張や活気の主観評価を行った．応答形式に関係なく，特徴非存在探索は特徴表出探索よりも探索数が少なく，反応時間が長い結果となった．また，特徴探索に関係なく，SARTはTFTよりも探索数が少ないが，反応時間は短いという結果が得られた．TFTよりもSARTにおいて，左半球よりも右半球おける大きな前頭部の活動が見られた．さらに，TFTよりもSARTにおいてより大きな疲労を感じていることが，主観的評価より明らかとなったが，課題に関連しない思考に関しては課題間で差異は見られなかった．概して，被験者によらず，SARTは高い反応抑制を必要とし，必ずしも注意の持続が必要ではないことが明らかとなった．

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