八木 直美

撮影された横断CT画像から骨盤部分に対して骨折を自動検出する手法を提案した。提案法を103症例の被験者データに適用した。まず、学習データ生成のため、立体表面に対する新しいアノテーション法として立体アノテーション法を考案した。これにより、複数断面画像に連続する三次元的な骨折を効率的にアノテーションすることが可能とした。次に、骨折の自動検出法として骨表面から骨内部のCT値分布を特徴ベクトル化する手法を提案し、これをCNNによりクラス識別する新しい骨折検出法を提案した。各被験者において骨折クラスデータ数と非骨折クラスデータ数は異なり、総数で骨折クラスデータが約174000個、非骨折クラスデータは約294000個であった。検出精度結果はtrainingで95.0%、validationで69.4%となった。また、訓練データにおいて適合率96.6%、再現率89.7%、特異度98.2%となり、検証データでは適合率60.0%、再現率60.4%、特異度75.0%であった。

Dysphagia is a common symptom in many neurological disorders of the swallowing function. In the current clinical practice, diagnosis of dysphagia is based on video fluorographic images of the bolus movement. Although it is the gold standard technique, but patients cannot be subjected to it on a daily/nightly basis because of X-ray radiation exposure. Therefore, the present study proposes a noninvasive biomechanical measurement techniques to detect the phases of swallowing based on acoustic frequency factors and respiratory flow. As the results, the proposed algorithm performed a high specificity of 86.36 \%. We suggest that the significant increase in reliability was caused by the combined appraisal of two factors from sound signal and breathing information.

In the human brain diagnostic system, the imaging of the brain is essential. This paper proposes a YURAGI-Synthesis for brain imaging under the skull. In it, we employ 1.0MHz and 0.5MHz ultrasonic waves. We consider the weighted sum of these waves and attempt to extract the skull depth and image the sulcus under it. We add 1.0MHz and 0.5MHz, and we add the waves of 1.0MHz and Gaussian noise as the YURAGI- Synthesis. As the results, we successfully calculated skull thickness and extracted the sulcus width within the error of 5.86mm and depth within the error of 1.94mm. As for imaging the sulcus under the skull, the highest effectiveness of the synthesized wave is 96.30% when the weight of 0.5MHz waves is 0.60, and the one of YURAGI-Analysis wave is 97.15% when the weight is 0.003. Thus, YURAGI-Synthesis is useful to this study.

太ももの骨である正常な股関節では、大腿骨と受け皿の骨である寛骨臼の間にあり、股関節の屈伸運動の他に大腿骨の回旋運動と呼ばれる足をひねる運動もできる。炎症・変性・破壊によって傷んだ股関節を人工股関節を用いて修復するために、股関節の疾患に対する外科的治療法として人工股関節置換手術（Total Hip Arthroplasty：略称THA)がある。大腿骨の中央には髄腔と呼ばれる空洞があり、人工股関節全置換術では、この髄腔を利用して人工関節（ステム）を設置する。ステムには数種類のサイズがあり、実際の手術中に小さいステムから順番に挿入しながら最適なステムを医師の経験により決定されることがほとんどである。そこで本研究では、ファジィ論理を用いて定量的にステム選定を行うシステムを提案する。超音波プローブをステム上部に設置し、トリガ信号によって得られた音響の減衰時間を用いて最適なステム選定を行った。実際の手術時に有効な判断指標となり得ることを示した。