水野 由子

知能の基本原理を解明することにより,画像認知の高度化・知能化・質的向上を図ることができる.しかしながら,神経回路網の基本機能は解明されていない.本研究では,神経回路網の基本機能として情報伝搬の仕組みの一端を明らかにする.とくに培養神経とマルチ電極を用いた情報伝搬の可視化について記す.M系列ファミリーなどランダム的符号を検出することにより,その移動量が定量化できる.また,2Dメッシュ状神経回路網モデルにより,符号スペクトルがシミュレートできることを示す.

著者らはこれまで、特定健診と特定保健指導の大規模データを個々の受診者の保健指導に役立てることができるベイジアンネットワークによる新しい評価システムの構築を行ってきており、今回、問診データからの抽出因子に基づく受診者の状況分析と保健指導を容易にした改良を行い、この改良した特定健診ベイジアンネットを用いて受診者らの身体状態と問診結果の特徴を分析し、保健指導上の有用性を評価、報告した。

われわれは相互相関を用いて,脳波,MEGなど脳内信号が各部位間でどのように伝播するかを図示・可視化する方式を開発し,これをtime-shift図と名付けた.そこでは,各周波数帯において,時々刻々活動電位情報が的確な遠隔部位に伝達・処理されることが示された.これを説明するために,我々は記憶の基本はループ型回路であり,それらの間で時間的疑似直交パルス系列により統一的な形で情報の伝達,転写,連想,抽象化ができるモデルを提案している.バックプロパゲーション学習を用いたシミュレーションにより,遠隔部位間で物理的実現可能な形で自己組織的に系列情報の伝達・転写ができることが確認できた.すなわち,脳内で,情報が神経ループ回路で記憶され,遠隔伝達,連想,抽象化が物理的実現可能であることを示す端緒を示すことができた.

脳活動時系列データに関するこれまでのフラクタル解析においては，相関積分計算に基づく相関次元 (correlation dimension)が広く用いられてきた．これとは別に本研究では，時系列データが作る変動量グラフ自身のなすパターンのフラクタル次元 (graph dimension)を求める時系列フラクタル解析に注目し，Higuchiによる時間粗視化の方法を用いて，MEGデータの時空間特性の評価有効性について検討する．時系列フラクタル解析については，これまで EEGデータへの事例はあるが，MEGデータへの適用は見当たらず，MEGデータの時系列フラクタル次元についての解析が望まれる．具体的には，心理検査による安定傾向被験者と不安定傾向被験者のMEGデータに対して時系列フラクタル解析を実施し，フラクタル次元評価と心理検査結果との対応を調べることにより，心的な安定度と情緒刺激下での脳機能反応との関係性について定量的な評価を試みた．

心拍は、身体の変化を顕著に表す生体情報として知られており、自覚症状の現れにくい疾病を予防するためにも、その変化を継続的に観察することは重要である。さらに、心拍のゆらぎには、自律神経活動を推定する上で有用な情報も含まれており、一部の睡眠障害の要因でもある自律神経活動の変異を知る上でも有効な指標といえる。本稿では、この心拍を簡便かつ非侵襲に計測する技術を示す。実験により、本技術が心電と同等の計測精度を持ち、さらに、そのゆらぎから、自律神経活動を推定することができる可能性も確認した。

The aim of this paper is to assess whether horticultural therapy (HT) is effective for improvement of daily activity and brain functional activity in brain-damaged patients from a medical point of view. Five patients with cerebrovascular disorders were invited to participate in horticultural therapy for a month in Ishikawa Hospital. The Independence Scale in Activities of Daily Living (ISADL) and the Mini Mental State Examination (MMSE) were performed before and after a whole series of horticultural therapy program to assess a patient's activities of daily life and to determine the patient's cognitive function, respectively. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) under recognition tasks were measured before and after the horticultural therapy. Independency of the daily activities and cognitive function tended to improve after the horticlutural therapy. fMRI examinations showed that the supramarginal gyrus (SMG), the motor area, the supplementary motor area (SMA), the sensory area, the visual area, the middle temporal gyrus, and the frontopolar area were activated after the therapy in most patients.

グリッドはネットワーク上の PC や WS などのプロセッサ資源やデータストレージなどといった多様な要素を動的に統合可能とし、多数のユーザで共有できる一つの統一システムを構築する技術である。現在、高度なコラボレーション形態やコスト削減を実現する新しい機能を備えたグリッドは科学の分野だけではなく、ビジネスへの応用といった観点からも利用されつつある。このような背景から、ユーザのグリッドへのアクセスは、安全で頑強であることが要求される。本研究では，IPsec (IP Security) と IKE (Internet Key Exchange) を基盤技術としてセキュリティソリューションをグリッド環境に応用することにより、安全なグリッド環境の提案と構築を行った。さらに、グローバルコンピューティングへの対応を考慮し、そのグリッド環境を IPv6 ネットワーク上で構築した。本論文では、IPv6 ネットワークにおけるセキュアなグリッド環境の構築技法とそのメカニズムについて論じる。The Grid is a technology that can dynamically integrates various elements, such as processor resources including PC and WS and data storage, on a network to build a unified system that can be shared among many users. Now the Grid technology equipped with new functionalities to realize a form of advanced collaboration and to achieve dramatic cost reduction has been used not only for a scientific field but also for business. Under such situation, required is that users can access to the Grid in a safe and robust way. In this research, a secure Grid environment is proposed and constructed through the application of a suite of security solutions to the Grid environment. The solutions have adopted IP security (IPsec) and Internet Key Exchange (IKE) as base technology. Furthermore, in this paper, our secure Grid environment is realized on IPv6 network, so that our Grid environment addresses the shortage of IPv4 addresses. Throughout the paper, we describe the techiniques to build a secure Grid environment on an IPv6 network and its mechanism in detail.

科学データ計測機器の高度化は、空間的かつ時間的に高精度な科学データの取得を可能にし、その傾向は今後も続くことが予想される。科学計測機器より計測される膨大な科学データをより高速かつ効率的に解析する計算基盤として、グリッドへの期待が非常に高まっている。本論文は、高度先進医療機器である脳磁計から大量に取得される脳機能データをグリッド技術を用いて効率的に解析できる脳機能解析システムについて論じる。本システムの最大の特徴は、広大な脳機能解析空間に局在するユーザ関心領域が優先的に解析されるフレームワークを有している点である。本論文では、本システムの設計と構築技法について示すとともに、本システムの有効性、有用性を定性的に評価する。Scientific data acquired from advanced measurement devices have increased in amount due to the recent development of measurement technologies.To efficiently analyze such data within a realistic time, the Grid is seen as an important computing platform for advancement of science.This paper discusses a Grid-enabled analysis system for brain function.The system enables medical doctors and scientists to analyze a large amount of data acquired from magnetoencephalography, a highly-sophisticated medical device with high efficiency. The feature of this system is in a job-sequence control mechanism based on user's region of interest for data. In this paper, we describe the design and implementation of the system and then evaluate the system qualitatively.

脳磁計(MEG)は,脳機能障害に対する,診断品質・効率を画期的に向上させる可能性を内包している.しかし,その購入・維持費用,計測データの解析の困難性などのために臨床応用にまで至っていない.本研究では,ネットワーク分散による並列処理,1計算資源上での並列処理,すなわち,粗粒度および細粒度の並列化の融合により,全く新しい解析手法を提案する.この手法は,ネットワーク上のスーパーコンピュータの利用を仮定している.新しい解析手法により,最大で16倍の解析時間の短縮に成功した.また,解析結果の可視化にも成功し,広域分散計算環境上での脳磁計データ解析システムの構築への可能性を示した.さらに,本手法は,資源およびユーザーの地理的な分散問題を解決し,遠隔医療への可能性を示すものである.