畑 豊

兵庫県立大学は 2013 年 ４ 月に公立大学法人となった．これにより，従来，県有専用 PC により県のシステムを利用していた事務処理系，例えば財務会計や旅費，人事給与などのシステムは新規導入を求められ，また回線なども含めて県との切り分けや変更などが必要となった．本発表では，設計と導入，生じた問題などについて論じる．In April 2013, the University of Hyogo was transformed into the municipal university corporation. Therefore, the business-use systems for financial, traveling-expenses, personal affairs and salary, which was using the prefectual system by exclusive-use PCs, s introduced newly. Furthermore, the cost of such a change would be considerable, we have discussed the burden sharing with the Hyogo prefecture. In this paper, we explain the design and introduction of new systems.

This paper describes an object classification method using infrared TOF camera. The method detects moving objects from a distance distribution data. The objects are extracted by k-means clustering method based on fuzzy inference. To classify them, fuzzy if-then rules and fuzzy membership functions are derived from the knowledge of human characteristics. The system classifies them to toddler, child, adult and the other object such as baggage and animal. In the experiment, we employed seven volunteers, two dogs and a box. The system successfully classified them. © 2013, TSI® Press.

Hypoxic-ischemic encephalopathy is a typical cerebral disorder of newborn babies. For diagnosis of the neonatal cerebral disorders, the measurement of cerebral volume and surface area is effective for quantitatively evaluating the morphological change. The measurement needs brain segmentation process in magnetic resonance (MR) images. However, there are few studies for newborn brain segmentation. This study proposes an automated brain segmentation method for the newborn brain in MR images. The automated method can improve the diagnosis of the newborn cerebral disorders with efficiency and high accuracy. The proposed method first constructs fuzzy models using learning dataset. The fuzzy models express brain features by fuzzy membership functions. Next, the proposed method applies the deformable surface model based on the fuzzy models to subject's head MR images, and estimates the subject's brain region. To validate the proposed method, it has been applied to 10 newborn subjects (revised ages are - 1 month and 1 month), and compare the segmentation result with those of the conventional methods. Leave-one-out-cross validation (LOOCV) test was conducted. The mean accuracy was 93.6 ± 3.7%, the mean sensitivity was 98.9 ± 0.5, and the mean G-metrics was 4.4 ± 0.8. © 2013, TSI® Press.

This paper describes noninvasive diagnosis of blood flow for Transcranial Doppler (TCD) ultrasonography. This trans-skull ultrasonic system measures the blood flow velocity in the human brain using an ultrasonic array probe with the center frequency of 1.0 MHz. The system determines the blood flow and locates the blood vessel using Doppler effects, which are defined by the center of gravity in the frequency domain. We employ three different thickness silicon tubes, which imitate blood vessels. This system detected the flow direction by Doppler Effect under skull and visualized the skull and flow direction. Under the conditions with 0.16-0.27 mm thickness bone and our equipment specification, we confirmed to enable to diagnose the blood flow under the bone. This result is superior to measure the blood flow from any part of the adult human skull. Moreover, we extracted the region of skull and blood vessel automatically. © 2013 Copyright TSI® Press.

近年、医療健康分野、材料分野などで検査・計測のための高速非接触3次元計測のニーズが高まってきており、そのひとつである位相シフト走査モアレトポグラフィー法についての開発研究を行った。計測時に問題となる影部分の除去をファジィ推論を用いて行う新規アルゴリズムの開発を行い計測精度の向上を行った。また、マルチコアプロセッサに対応した新規並列化アルゴリズム作成を行うことでこれらの計側の高速化を実現できた。

本稿ではサーモパイルアレイセンサを用い、部屋のレイアウトを利用して人の位置特定を行うシステムを提案する。本システムでは、センサを天井に設置し16 × 16画素からなる空間的温度の集合、すなわち温度分布を取得する。そして、温度分布より人の位置を推定する。まず、温度分布から室温を除去する。次に識別マップを4種のファジイルールより算出して人の位置特定を行う。当処理において、学習により前もって作成したO-F(Object-Floor)マップを用いる。O-Fマップは部屋のレイアウトを推定したマップであり、人の誤検知を防ぐために用いられる。実験では、システムによる人の検知精度を評価するためにオフィスに近い環境の部屋で測定を行った。実験結果より、システムにより人の位置特定に成功したことを確認した。

This paper describes practical applications on computational medical and health care technology. First, we briefly describe medical image processing for diagnosing. Next, we demonstrate three ultrasonic surgery support systems for orthopedic surgeon, rectum cancer surgeon and urologist. In them, image and signal processing plays a primary role to solve each problem. Second, we describe home health care system. This goal is not clinical use but home use to pay consciousness to health. In it, we introduce a mat senor system, which detects heart rate and respiration, and a thermopile senor system, which detects human moving trajectory. Finally, body weight prediction methods are shown by using autoregressive model. As the results, the models successfully predict the body weights. © 2013 IEEE.

Lifestyle diseases are strongly associated with lifestyle disease and the serious case of cardiovascular events which are main causes of long term nursing care. They would have strong impacts on the coming super aging society. In response to the problems to be solved, the notion technology of Systems Health Care and its technology have been proposed and developed by the authors to support health care in home and medical especially for lifestyle modification. In the framework, the important tools of Health Management Technology are investigated to be effective and efficient roles in the process of health management. The tools are Index, Criterion, and Causality which plays the roles in the health management functions of measurement, recognition, and estimation respectively. The applications are studied from the views of the tools; i.e., visceral fat and blood pressure are employed as the indices of vital signs and daily activities, sleep condition, and weight standing for diet as lifestyle habits. © 2013 IEEE.

This paper proposes a people locating method with room layout estimation by a thermal sensor. In the system, the sensor is attached to the ceiling and it acquires 16 × 16 elements spatial temperatures - Thermal distribution. The distributions are analyzed to estimate people positions. Firstly, room temperature is removed from thermal distribution. Secondly, a distinction map including people positions is estimated with four fuzzy rules. In this procedure, an O-F (Object-Floor) map is calculated to verify people positions by temperature. The O-F map shows brief room layout and is employed to prevent miss detection of people positions. In the experiment, we measured a room to evaluate detection ability of our system. As the experimental result, the system successfully located people. © 2013 IEEE.

Purpose Magnetic resonance imaging (MRI) is often used to detect and treat neonatal cerebral disorders. However, neonatal MR image interpretation is limited by intra- and inter-observer variability. To reduce such variability, a template-based computer-aided diagnosis system is being developed, and several methods for creating templates were evaluated. Method Spatial normalization for each individual's MR images is used to accommodate the individual variation in brain shape. Because the conventional normalization uses as adult brain template, it can be difficult to analyze the neonatal brain, as there are large difference between the adult brain and the neonatal brain. This article investigates three approaches for defining a neonatal template for 1-week-old newborns for diagnosing neonatal cerebral disorders. The first approach uses an individual neonatal head as the template. The second approach applies skull stripping to the first approach, and the third approach produces a template by averaging brain MR images of 7 neonates. To validate the approaches, the normalization accuracy was evaluated using mutual information and anatomical landmarks. Results The experimental results of 7 neonates (revised age 5.6 ± 17.6 days) showed that normalization accuracy was significantly higher with the third approach than with the conventional adult template and the other two approaches (P < 0.01). Conclusion Three approaches to neonatal brain template matching for spinal normalization of MRI scans were applied, demonstrating that a population average gave the best results. © 2011 CARS.

新生児脳疾患の診断には，長期的に観察可能なMR (magnetic resonance) 画像を用いた脳容積や脳表面積の計測が有効である．これらの測定には脳領域の抽出が必要だが，新生児を対象とした脳領域自動抽出法はまだ確立されていない． 本研究では，ファジィ形状モデルから得られる知識に基づいたファジィ動的輪郭モデルによる脳領域抽出法を提案する．提案法では複数の被験者データからファジィ形状モデルを作成する．ファジィ形状モデルから得られる知識とMR信号値に基づき，動的輪郭モデルが脳領域に属するファジィ所属を求め，これを最大化するように動的輪郭モデルを変形する．実験では，本手法を12名の新生児被験者に適用し，従来法と抽出精度を比較する．

日本では昨年の東日本大震災を発端として企業の省エネルギー対策が急務となっている。特に製造業では生産量や製品品質を維持しながらの省エネが必須である。そこで本稿では工場で消費エネルギーの過半を占める生産設備およびコンプレッサーの省エネを目指し、生産性を維持しながら設備の消費エネルギー量を削減する手法を提案する。提案法では計測データの時系列変化から設備動作を捉えることによって、エネルギー消費量を稼働状態毎に仕分ける。本手法を用いて設備の稼働状態を可視化することで、生産現場担当者は効率的な省エネ対策を講じることが可能となる。

本研究では姫路市における来月の喘息発作数を予測する．喘息発作数の多い1～4歳，65歳以上の年代の2001～2005年のデータを用い て2006～2010年の各年代の喘息発作数を予測する．Fuzzy-ARモデルを用いて予測し，予測結果を相関係数と絶対平均誤差を用いてAR モデルと比較する．ここで，ARモデルの次数pは赤池の情報量基準 (AIC) に基づいて決定し，ARパラメータa(i)はYule-Walker方程式により決定する．Fuzzy-ARモデルはARモデルに喘息発作の要因である気温，気圧，湿度から構成されるファジィメンバーシップ関数の項を加えたものとなっている．実験結果として，65歳以上の年代では，両モデルとも正 確な予測ができていなかった．1～4の年代においてはFuzzy-ARモデルの方がARモデルよりも高精度な予測を行えた．

AR（自己回帰）モデルは統計学において時系列データに適用されるモデルで、過去のデータからその将来を予測するために用いられる。 本研究では姫路市における地域別の喘息発作数をARモデルを用いて予測し、その喘息発作原因と地域の関連性を調査すると共に、年代別喘息発作数予測システムの精度向上を目指した。予測には2001～2005年のデータを学習データとし、2006～2010年の喘息発作数を推算し真値との比較を行った。自己相関の低いと考えていた高齢者の予測が特定の地域においてはよく再現できるケースもみられ、時系列予測には年齢だけでなく地域性を含めることも必要であることを示唆する結果を得た。

現在,てんかん原性域の確定診断は硬膜内電極による侵襲的な手法で行われているため,脳外科手術適用が決定された患者にのみ適用されている.さらに同手法では,てんかん原性域の場所は特定できるが,範囲限定が困難である.そこで,本研究ではMR画像を用いた非侵襲的なてんかん原性域の場所特定,範囲限定を行うためのソフトコンピューティング画像処理法を提案する.同手法は,(1)粒子化法,(2)特徴抽出,(3)パターン識別で構成される.粒子化とは,特徴抽出,パターン識別を行うボクセル集合を求めることである.特徴抽出は,粒子よりこれを表現するいくつかの数値ベクトルを算出すること,パターン識別とは,数値ベクトルを基に,てんかん原性域である度合いを求めることである.

低酸素性虚血性脳症などの新生児脳疾患は脳形状を変形させ,脳機能を低下させる危険性がある.脳疾患の悪化は,早期発見と早期治療により防ぐことができる.定量的な診断として,脳容積や脳表面積の測定が注目されている.本研究では,脳容積や脳表面積の測定のための,新生児頭部MR画像を対象とした自動脳領域抽出法を提案する.提案法は,学習データから脳の特徴を取得し,ファジィ物体モデルを構築する.ファジィ物体モデルは脳の特徴をファジィメンバーシップ関数によって表現する.ファジィ物体モデルに基づいた動的輪郭モデルを適用することで,被験者の脳領域を推定する.提案法を12名の被験者に適用した結果,高精度に脳領域を抽出できた.

This paper proposes a body weight prediction method using Fuzzy-autoregressive (AR) model. New Fuzzy-AR model is formed by including fuzzy membership function which changes AR parameter in autoregressive (AR) model. We employed 452 volunteers, and collected their body weight time-series data during 730 days. We use body weight data from 1st to 365th day as learning data to determine the Fuzzy-AR models. After AR parameters are determined by Yule-Walker equation, we calculate the order, p, of the AR model for each volunteer based on Akaike's Information Criterion (AIC). In our experiment, we predicted body weight change for next p days for those subjects. In the Fuzzy-AR model, we make a fuzzy membership function based on the order of the AR model. As the result, the Fuzzy-AR model obtained higher correlation coefficient between predicted and truth values than the AR model on all volunteers. In addition, the Fuzzy-AR model obtained smaller mean absolute prediction error than the AR model. © 2012 IEEE.

This paper describes a seminiferous tubules evaluation using an ultrasonic probe. In this system, we evaluate a diameter of seminiferous tubules for azoospermia patients. We employ a 5.0MHz ultrasonic single probe. In the experiment, we employ large and small nylon lines as the healthy and unhealthy seminiferous tubules. We made ball shape phantom from small and large lines in total 24. We acquire the waveforms by the ultrasonic probe and calculate amplitude values from the data that band pass filters applied. We then calculate cumulative relative frequency of amplitude values. Fuzzy if-then rules are made for the cumulative relative frequency of large and small lines. We evaluate a rate of large lines among all lines by using the fuzzy MIN-MAX center-of-gravity method. In the result, the mean absolute error was 5.98 %. The correlation coefficient was 0.98. The proposed method thus successfully evaluated the rate of the large lines. © 2012 IEEE.

新生児脳疾患の診断法には,MR(magnetic resonance)画像を用いた脳容積,脳表面の計測が有効であるが,新生児を対象とした計算機による脳領域自動抽出法は少ない.本文では,新生児脳MR画像を対象とした脳領域抽出法を提案する.提案法はファジィ動的モデルを用いて脳領域を抽出し,頭蓋形状を基に抽出結果を評価することで抽出パラメータを更新する.脳領域の抽出,評価,パラメータ更新を繰り返すことで,頑健性が高く,精度が高い脳領域抽出が可能となる.初期パラメータはベイジアン識別を用いて求める.本提案法を34名の新生児被験者(修正齢-2週1日から2年5カ月)に適用した結果,sensitivityが98.1%,false-positive rateが27.9%と,高精度に脳領域を抽出できた.

脳疾患を超早期に発見・治療を行うために，新生児を対象とした脳疾患診断法が求められている．成人脳 MR (magnetic resonance) 画像を用いた脳疾患の計算機診断支援システムの一つとして，VBM (voxel-based morphometry) が提案されている．VBM では診断対象者の脳形状を標準脳に正規化し，統計解析によって疾患部位領域を検出する．しかし従来の脳形状正規化法では成人脳由来の標準脳が用いられているため，新生児脳への適用が困難と考えられる．本研究では，新生児脳の正規化法を3種提案する．第 1 の提案法では新生児の単一個人脳を標準脳とする．第 2 の提案法では第 1 の手法に頭蓋除去を前処理として適用する．第 3 の提案法では複数の新生児脳から標準脳を作成する．これら 3 種の提案法と従来法を 14 例の新生児脳 (修正齢- 4 週から 4 週) に適用した．解剖学的ランドマークと相互情報量を用いて精度比較を行った結果，提案法は従来法に比べ有意に高精度な結果が得られた．In order to diagnose the cerebral diseases in early stage, a diagnosing method for neonates is required. As a diagnosis method using adult magnetic resonance (MR) images, voxel-based morphometry (VBM) has been proposed. VBM normalizes an evaluating brain into a template, and detects disease area using statistical analysis. However, because the conventional normalization method uses an adult template, it is difficult to analysis to the neonatal brain. This study proposes three new normalization approaches for the neonatal brain. The 1st approach defines an individual brain as a template. The 2nd approach introduces skull stripping into preprocessing of the 1st approach. The 3rd approach produces a neonatal template from some neonatal brains. Three approaches and conventional method were applied to 14 neonatal brains (revised age were between -4 and 4 weeks). The normalization accuracy evaluated by using anatomical landmarks and mutual information showed that the proposed methods were superior to the conventional method.

小児における難治性てんかんの原因の約8割は大脳皮質形成異常によるものである.現在,皮質形成異常部位の特定には硬膜下電極を用いた手法が用いられているが侵襲性が高く,非侵襲であるMR画像を用いた手法が求められている.しかし,MR画像上での皮質形成異常の画像特徴は未だ明らかではなく,皮質形成異常部位の自動検出法も未だ確立されていない.本論文では,大脳表面のフラクタル次元を特徴量として用い,サポートベクターマシンを用いて皮質形成異常度を推定する手法を提案する.本手法を3例の被験者に適用した結果,平均感度94.3%,平均特異度84.5%,平均有効度87.2%で皮質形成異常領域を検出できた.

脳疾患を超早期に発見・治療を行うため,新生児に対する脳疾患診断法が求められている.従来,MRI(magnetic resonance imaging)を用いた脳疾患診断法の一つとして,VBM(voxel-based morphometry)が用いられる.VBMでは頭部解剖構造を標準脳に正規化することで,統計処理により異常部位を検出する.しかし,標準脳が成人脳由来であるため,正規化法の新生児脳への適用が困難となり,VBMを新生児脳に適用できない.本研究では,新生児脳の正規化法を3種提案する.第1の提案法では新生児の個人脳を標準脳とする.第2の提案法では第1の手法に頭蓋除去を前処理として適用する.第3の提案法では複数の新生児脳を基に標準脳を構築する.実験では,14例の新生児脳(修正齢4週から4週)に対して相互情報量と,前交連(AC)と後交連(PC)の位置と,ACとPCを結ぶ線(AC-PC line)の角度を用いて精度評価を行った.実験結果より,第3の提案法を用いることで,位置誤差が約1.7mm,角度誤差が約1.6°と,従来手法と比較し有意に高精度な結果が得られた.

Total knee arthroplasty (TKA) is an operation that substitutes artificial knee joint of injured knee joint. The 3D kinematics of the postoperative artificial knee joint is focused in the research area of orthopaedics. There are some studies based on 2-D/3-D image registration of 2-D fluoroscopy images and 3-D geometric model. However, these conventional studies are designed for still statics image analysis. This article proposes a method for analyzing 3D knee joint kinematics by using 2-D/3-D image registration with particle filter method. The method can analyze 3D knee joint kinematics with no outlier in inter-frame. By applying the method to computer-synthesized digital radiograph (DR) images, the estimation accuracy was evaluated. In addition, the effectiveness of the method was validated by applying it to DR video of TKA applied knee joint.

This paper proposes the human body weight prediction method using autoregressive (AR) model. We employ 474 volunteers&#039; body weight change data of 730 days. AR model predicts human body weight of a day from these time-series data. We calculate the order of AR model for each volunteer by Akaike&#039;s Information Criterion (AIC) and AR parameter by Yule-Walker equation. We use body weight change data from 1st to 365th day to fix AR model. In the experiment, we predicted body weight change of next day in those from 366th to 730th day. As the result, we obtained high correlation coefficients between predicted and truth values on all volunteers.

This paper describes a foot age estimation system using fuzzy logic. The method estimates the foot age from sole pressure distribution change data. The sole pressure data is acquired by a mat type load distribution sensor. The proposed method extracts step length, step center of sole pressure width, distance of single support period and time of double support period as gait features. The fuzzy degrees for young age, middle age and elderly groups are calculated from these gait features. The foot age of the walking person on the sensor is estimated by fuzzy MIN-MAX center of gravity method. In the experiment, the proposed method estimated foot ages with good correlation coefficient.

This paper describes a testicular tubules evaluation using ultrasonic array probe. In this system, we evaluate a diameter of testicular tubules for azoospermia patients. We employ an ultrasonic array probe. We employ cumulative relative frequency of amplitude values as the evaluation index. In the experiment, we employ large and small nylon lines as the good and bad testicular tubules. Amplitude of large nylon line echo is larger than that of small nylon line echo. For the evaluation, we calculate cumulative relative frequency amplitude of acquisition data. Fuzzy if-then rules are made by the cumulative relative frequency of large and small lines. We evaluate a rete of large lines among all lines by using the fuzzy MIN-MAX center-of-gravity method. In this experiment, the proposed method successfully evaluated the rate of the large lines.

脳疾患は脳形状の変化を伴うことが多く，医師はMR画像を用いて疾患の診断や評価を行っている．MR画像から脳表を抽出する作業はMR画像を評価する場合に必要となる．そのため，脳表を抽出するための手法が多く提案されてきた．しかし，特に新生児の場合，脳の大きさが小さいことや脳溝が複雑であることにより脳表の抽出は困難となっている．そのため，新生児脳を対象とした手法も提案されている．特に粒子法を用いた手法は精細な脳表面の抽出か期待できる．しかし，課題として粒子を脳脊髄液，灰白質，白質の決定法がある．そこで本論文では，ファジィ推論を用いた粒子の種類を決定する新しい手法を提案する．ファジィ推論の特徴値として，ボクセル内の粒子比率，粒子数密度，灰白質の厚みを用いる．提案法を新生児頭部MR画像に対して適用し，実験結果は医師が作成した真値を基にして評価を行った．

X線電子分光法XPS(X-ray Photoelectron Spectroscopy)は物質の表面近傍の組成の評価などを行うために材料開発によく用いられる手法で，近年では有機物や生体分子の解析にも応用されている．本研究ではこの光電子スペクトルの詳細・高精度解析のための理論的手段として量子化学計算とファジィ推論を用いた新たな手法を提案し，よく知られた数十の有機分子の内殻電子スペクトルについて適用し，手法の有効性を検討した．有機分子や生体分子の解析に重要である含炭素分子15種のスペクトルに対して適用したところ，従来法に対して13種について精度よく記述ができた．

侵入者検知システムはこれまで重要視され，様々な場所で利用されてきた．しかし，夜間に野生動物などによる誤警報が相次いでおり，現在はセンサの感度を調節することによってこれに対処している．本研究では赤外線3D距離カメラを用いて人物，動物，他物体に識別し，侵入者検出を目的とした高精度な状態監視を行う手法を提案する．赤外線3D距離カメラを定点に設置し赤外線飛行時間に基づき距離分布画像を取得する．取得した距離画像から背景情報を除去し，複数の注目領域を検出する．検出した領域から，カメラ設置パラメータと距離値を基に高さ，縦横比，表面起伏等の特徴量を抽出する．ファジィ推論に基づき抽出した特徴量より，注目領域に対する幼年，少年，青年それぞれの所属度を算出し，それらを比較することによって識別を行う．センサ検出範囲内に対し，各種類の物体に対し提案手法を適用し識別を行う実験を行ったところ，良好な識別結果が得られた．

日本における死亡原因として高い割合を占めている脳血栓（梗塞）は，発症からの時間経過とともに脳細胞の壊死が進むため，迅速な診断と治療が求められている．しかし，現在使用されている装置は高価でありその診断に時間がかかる．また，多大な電力を使用するため災害時に使用することが出来ない．そこで，安価で診断時間が短く，低電力で使用できる超音波装置を用いて，頭蓋骨下における脳血管の血流位置と血流方向の特定を行う超音波システムを提案する．本手法では，移動物体に超音波が当たると，移動物体の速度と移動方向に関係して，ドプラ効果による周波数遷移が発生する事を利用して，血流位置と血流方向の特定を行う．頭蓋骨と脳血管の代用として牛の肩甲骨とシリコンチューブを用いて実験を行ったところ，ドプラ効果によって血流位置と血流方向を確認できたため，頭蓋骨下におけるシステムの有用性を確認することができた．

本論文では歩行を特徴量とした生体認証について述べる．本研究ではマット型の荷重分布センサを用いて歩行中の足底圧分布を歩行データとして取得を行い，ファジィ推論に基づき認証を行う．本手法では取得した足底圧分布データより左右の足底圧分布の分離を行い，歩行中の体重移動および足形に基づく特徴量の算出を行う．次に左右のデータよりそれぞれファジィ所属度の算出を行い，それらを結合することにより両足の所属度の算出を行う．この両足の所属度を用いて個人検証および識別を行う．実験では男女50名の被験者に対し，本手法を用いて認証を行い，結合演算子による認証性能の調査を行った．6分割交差検定を用いて評価を行った結果，結合演算子としてMean演算子を用いた場合において認証性能は最大となり，そのとき識別において本人拒否率12.7％および検証において等誤り率5.25％で認証が可能であった．

本論文ではAutoRegressive (AR) モデルおよびFuzzy-ARモデルを用いて，体重変動の予測を行う手法を提案する．まず，被験者842人の1年間の体重データに対し，ARモデルを用いて1日後の体重を予測する．このとき，ARモデルの次数pは赤池の情報量基準 (AIC) に基づいて決定する．この結果，予測値と実測値との相関係数の平均は0.842となった．次に，過去p日間の体重データから次のp日間における体重変動をARモデルおよびFuzzy-ARモデルにより予測する．また，各モデルの予測精度を相関係数により比較する．ここで，Fuzzy-ARモデルは，過去p日間の体重データから作成したファジィメンバーシップ関数の項を，ARモデルに加えたモデルとなっている．ARモデルとFuzzy-ARモデルを10人の被験者に対して用いた結果，ARモデルでは0.250，Fuzzy-ARモデルでは0.396の相関係数を得た．

本論文では，男性不妊症患者のための超音波アレイプローブを用いた非侵襲精細管計測システムの開発を行う．本論文では精巣内の健康な精細管の割合を評価する．評価には，中心周波数1.0MHzの超音波アレイプローブを用いて測定を行い，取得波形の振幅値の累積相対度数を用いて評価する．本研究では精細管の代用として2種類の径の異なるナイロン製の糸を用いる．前実験として，糸を24本平行に並べた対象物に対して測定を行った結果，径が大きい糸からの反射波の大きさは径が小さい糸からの反射波より大きいという結果を得た．割合評価では，取得データより振幅値の累積相対度数を計算し，径が太い糸と細い糸の振幅値累計相対度数の値に関する知識よりファジィIF-THENルールを構築する．ファジィMIN-MAX重心法を用いて対象物中の径が大きい糸の割合を推測する．実験より取得したデータに対して提案手法を用いた結果，高精度で径が大きい糸の割合を推測できた．

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.

Population aging rate is extremely developing in all over the world. Especially, Japan is the forefront nation. Aging is strongly connected with life style disease and the disease is associated with long term nurse care. Life style could be illustrated by life trinity; i.e., diet and meal, daily activity and exercise, and rest and sleep. It is necessary to realize our own life style to change it. By life style change, improvement of health is important. This article proposes systems approach in health care with health management technology framework. It consists of the functionality of measurement, recognition, estimation, and evolution. The important aspects systematically and cyclically improvement in health care activities.

This paper proposes a biosignal detection algorithm aided by fuzzy logic for heart rate and respiration. We employ two kinds of sensors to evaluate the algorithm. One is a air mat sensor consisting of an air tube and a pressure detection device, and the other is an ultrasonic sensor consisting of an ultrasonic probe with 2MHz and water in a small tank. Both sensors detect biosignals of human in bed. This algorithm has dynamically updated parameters to adopt the variety in the biosignal amplitudes and periods of the individuals in fuzzy membership functions. In our experiments, we applied this to healthy male volunteers and evaluated the accuracies of detecting heart beat and respiration. As the results, the algorithm successfully detected the heart beat in the both sensor data and respiration number in the air mat sensor data. We compared them with truth values obtained by ECG or Respiration belt. In addition, we evaluated the accuracies of the dynamically updated parameters in the heart rate detection. Consequently, this algorithm detected both heart and respiration signals with high accuracies.

This paper describes an analysis method of most suitable rasp for the patients by using the ultrasonic system. In it, we employ the single ultrasonic probe. At first, we make a knock to the upper point of the rasp inserted with a hammer which has the trigger signals. By using the knocking signals, we measured the acoustic signals. An ultrasonic probe for measuring is fixed in the upper side of the rasp with a built-in magnet. The acoustic data is changed to the digital data by the AD converter and is sent to the personal computer. In the clinical treatment, one of the indexes to judge how degree the rasp is fixed for the patient is the knocked sound by a hammer when inserting the rasp. In the surgery, the surgeon tries to adapt for the patient from the small size rasp to the larger size rasp in turn. Therefore, we suggest our measurement system which selects the best fixed rasp by using acoustic signal for surgeons and patients of total hip arthroplasty. © 2011 IEEE.

This paper describes a home care system for elderly by four detached multi-sensor network. The sensor network detects several bio-signals in bed. It consists of the following four sensors. An ultrasonic sensor detects human motion. An optical fiber sensor detects respiration. A mat-type sensor detects heart rate and respiration, and heart rate accesses autonomous nerve system. A microphone detects cough with phlegm to suction. The ultrasonic sensor attaches to bed frame, the mat sensor set under the bottom of the mattress in bed, the optical fiber is in mattress, and the microphone set in bed side. The sensor network can detect essential bio-signals such as heart rate, respiration, cough with phlegm to suction and body movement with high accuracy. © 2011 IEEE.

It is important to improve the quality of marine radar images because marine radar systems play a principle role of sea surveillance. However, it is difficult to recover signal strength decay with increasing distance, signals of behind objects and of shaded area. This paper proposes a new approach to improve radar image quality with system of systems (SoS) technology. The SoS is based on a ship-to-ship communication in which ships send and receive radar images, and the SoS constructs the high quality radar images using EM algorithm. Performance was validated using a computer simulation and using radar images acquired from a single radar system at multiple locations. The experimental results showed that the proposed method constructed high quality radar images, and recovered signal decay and signals of behind objects and of shaded area. © 2011 IEEE.