研究者業績

小橋 昌司

コバシ ショウジ  (Syoji Kobashi)

基本情報

所属
兵庫県立大学 工学研究科 教授 (研究所長)
学位
博士(工学)(姫路工業大学)

研究者番号
00332966
ORCID ID
 https://orcid.org/0000-0003-3659-4114
J-GLOBAL ID
200901031674454407
researchmap会員ID
6000003807

外部リンク

論文

 320
  • Md Anas Ali, Ryunosuke Maeda, Daisuke Fujita, Naoyuki Miyahara, Fumihiko Namba, Syoji Kobashi
    Discover Computing 28(1) 2025年12月  査読有り最終著者責任著者
    Bronchopulmonary dysplasia (BPD) in preterm infants is a major concern in neonatal intensive care, necessitating early and accurate detection for improved outcomes. Despite the use of clinical information in previous studies to assess BPD severity, there is a gap in early prediction through imaging techniques. This paper proposed a novel method using convolutional neural networks (CNNs) for the early prediction of BPD from neonatal chest X-rays. We employed two strategies: first, analyzing chest X-ray images taken on specific days post-birth to evaluate day-wise BPD predictive performance using CNN models; and second, aggregating these images to enhance the training dataset. Thirteen specific CNN architectures were evaluated using a five-fold cross-validation method on a dataset acquired at four distinct time points: 3, 7, 14, and 28-days post-birth. The dataset included 115 preterm infants, 51 with BPD and 64 normal, classified based on their condition at 36 weeks of post-menstrual age. MobileNetV2 demonstrated consistent and fairly above-moderate performance among the networks used, with calculated metrics showing an accuracy of 0.665 ± 0.045, an AUC of 0.736 ± 0.053, a recall of 0.635 ± 0.042, a precision of 0.647 ± 0.046, and an F1-score of 0.641 ± 0.042. The results highlight the potential of CNNs in enhancing early diagnostic accuracy for BPD in neonatal patients using chest X-ray images.
  • Md Anas Ali, Daisuke Fujita, Hiromitsu Kishimoto, Yuna Makihara, Kazuma Noguchi, Syoji Kobashi
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 29(2) 325-336 2025年3月  査読有り最終著者
    Impacted third molar extraction, particularly of mandibular teeth, is a common procedure performed to alleviate pain, infection, and misalignment. Accurate diagnosis and classification of impaction types are crucial for effective treatment planning. This study introduces a novel algorithm for automatically measuring the impaction angles of mandibular third molars (T32 and T17) from orthopantomogram (OPG) images. The proposed method is based on deep learning techniques, including segmentation and key point detection models. It categorizes impactions into Winter’s classification: distoangular, mesioangular, horizontal, vertical, and other on both sides, using the measured angles. The proposed method used 450 OPGs, achieving high mandibular molar segmentation accuracy with dice similarity coefficients (DSC) values of 0.9058–0.9162 and intersection over union (IOU) scores of 0.82–0.84. The object keypoint similarity (OKS) for detecting the four corner points of each molar was 0.82. Angle measurement analysis showed 80% accuracy within ±5° deviation for distoangular impaction of T32 and within ±8° for T17. The F1-scores for mesioangular classifications were 0.88 for T32 and 0.91 for T17, with varying performance in other categories. Nonetheless, the predicted angles aid in identifying impaction types, showcasing the method’s potential to enhance dental diagnostics and treatment planning.
  • Kenta Takatsuji, Yoshikazu Kida, Kenta Sasaki, Daisuke Fujita, Yusuke Kobayashi, Tsuyoshi Sukenari, Yoshihiro Kotoura, Masataka Minami, Syoji Kobashi, Kenji Takahashi
    The Journal of bone and joint surgery. American volume 106(23) 2196-2204 2024年12月4日  査読有り
    BACKGROUND: Ultrasonography is used to diagnose osteochondritis dissecans (OCD) of the humerus; however, its reliability depends on the technical proficiency of the examiner. Recently, computer-aided diagnosis (CAD) using deep learning has been applied in the field of medical science, and high diagnostic accuracy has been reported. We aimed to develop a deep learning-based CAD system for OCD detection on ultrasound images and to evaluate the accuracy of OCD detection using the CAD system. METHODS: The CAD process comprises 2 steps: humeral capitellum detection using an object-detection algorithm and OCD classification using an image classification network. Four-directional ultrasound images of the elbow of the throwing arm of 196 baseball players (mean age, 11.2 years), including 104 players with normal findings and 92 with OCD, were used for training and validation. An external dataset of 20 baseball players (10 with normal findings and 10 with OCD) was used to evaluate the accuracy of the CAD system. A confusion matrix and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) were used to evaluate the system. RESULTS: Clinical evaluation using the external dataset resulted in high AUCs in all 4 directions: 0.969 for the anterior long axis, 0.966 for the anterior short axis, 0.996 for the posterior long axis, and 0.993 for the posterior short axis. The accuracy of OCD detection thus exceeded 0.9 in all 4 directions. CONCLUSIONS: We propose a deep learning-based CAD system to detect OCD lesions on ultrasound images. The CAD system achieved high accuracy in all 4 directions of the elbow. This CAD system with a deep learning model may be useful for OCD screening during medical checkups to reduce the probability of missing an OCD lesion. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
  • Yukihiro Imaoka, Nice Ren, Soshiro Ogata, Hirotoshi Imamura, Yasuyuki Kaku, Koichi Arimura, Shogo Watanabe, Eri Kiyoshige, Kunihiro Nishimura, Syoji Kobashi, Masafumi Ihara, Kenji Kamiyama, Masafumi Morimoto, Tsuyoshi Ohta, Hidenori Endo, Yuji Matsumaru, Nobuyuki Sakai, Takanari Kitazono, Shigeru Fujimoto, Kuniaki Ogasawara, Koji Iihara
    Annals of clinical and translational neurology 11(12) 3103-3114 2024年12月  査読有り
    OBJECTIVE: We evaluated the effect of CHA2DS2-VASc score and prior use of oral anticoagulants (OACs) on endovascular treatment (EVT) in patients with acute ischemic stroke and atrial fibrillation (AF). METHODS: Patients with AF who received EVT in 353 centers in Japan (2018-2020) were included. The outcomes were symptomatic intracerebral hemorrhage (sICH), in-hospital mortality, functional independence, and successful and complete reperfusion. The effects of CHA2DS2-VASc score, its components, and prior use of OACs were assessed via a multiple logistic regression model. RESULTS: Of the 6984 patients, 780 (11.2%) used warfarin and 1168 (16.7%) used direct oral anticoagulants (DOACs) before EVT. Based on the CHA2DS2-VASc score, 6046 (86.6%) presented a high risk (≥2 for males and ≥3 for females) while 938 (13.4%) had intermediate to low risks. Higher CHA2DS2-VASc scores were associated with increased sICH, in-hospital mortality, and decreased functional independence, regardless of prior OACs. For patients with a high-risk category, prior DOACs increased the odds of successful and complete reperfusion (adjusted odds ratio [95% confidence interval (CI)], 1.27 [1.00-1.61] and 1.30 [1.10-1.53]). For those with integrated intermediate to low risks, neither prior warfarin nor DOAC affected the outcomes. Regardless of total CHA2DS2-VASc scores, patients with congestive heart failure or left ventricular dysfunction, hypertension, age >75 years, or female benefited similarly from prior DOAC use. INTERPRETATION: Prior DOAC use for patients with high- and selected intermediate-risk CHA2DS2-VASc scores increased prevalence of successful and complete reperfusion. These findings may provide supplemental evidence to introduce preventive DOAC for patients with AF.
  • Shuya Ishida, Kento Morita, Kinta Hatakeyama, Nice Ren, Shogo Watanabe, Syoji Kobashi, Koji Iihara, Tetsushi Wakabayashi
    International journal of computer assisted radiology and surgery 2024年11月9日  査読有り
    PURPOSE: Carotid endarterectomy (CEA) is a surgical treatment for carotid artery stenosis. After CEA, some patients experience cardiovascular events (myocardial infarction, stroke, etc.); however, the prognostic factor has yet to be revealed. Therefore, this study explores the predictive factors in pathological images and predicts cardiovascular events within one year after CEA using pathological images of carotid plaques and patients' clinical data. METHOD: This paper proposes a two-step method to predict the prognosis of CEA patients. The proposed method first computes the pathological risk score using an anomaly detection model trained using pathological images of patients without cardiovascular events. By concatenating the obtained image-based risk score with a patient's clinical data, a statistical machine learning-based classifier predicts the patient's prognosis. RESULTS: We evaluate the proposed method on a dataset containing 120 patients without cardiovascular events and 21 patients with events. The combination of autoencoder as the anomaly detection model and XGBoost as the classification model obtained the best results: area under the receiver operating characteristic curve, accuracy, sensitivity, specificity, and F1-score were 81.9%, 84.1%, 79.1%, 86.3%, and 76.6%, respectively. These values were superior to those obtained using pathological images or clinical data alone. CONCLUSION: We showed the feasibility of predicting CEA patient's long-term prognosis using pathological images and clinical data. Our results revealed some histopathological features related to cardiovascular events: plaque hemorrhage (thrombus), lymphocytic infiltration, and hemosiderin deposition, which will contribute to developing preventive treatment methods for plaque development and progression.

MISC

 288
  • 高島 直也, 藤田 大輔, 佐貫 毅, 木下 芳一, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 46-46 2024年8月  
  • 石田 修也, 盛田 健人, 畠山 金太, 蓮 乃駿, 渡辺 翔吾, 小橋 昌司, 飯原 弘二, 若林 哲史
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 51-51 2024年8月  
  • 小林 壯哉, 藤田 大輔, 澁谷 浩伸, 郷原 真輔, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 52-52 2024年8月  
  • 澤 風吹, 藤田 大輔, 嶋田 兼一, 石井 一成, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 66-66 2024年8月  
  • 渡辺 翔吾, 連 乃駿, 今岡 幸弘, 和久 景子, 盛田 健人, 小橋 昌司, 西村 邦宏, 飯原 弘二
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 73-73 2024年8月  
  • 高島 直也, 藤田 大輔, 佐貫 毅, 木下 芳一, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 102-103 2024年8月  
    慢性便秘症は世界人口の15%に影響を与える慢性疾患であり,生活の質を著しく低下させている.便秘は多様な症状や病態を示し,その原因に応じた治療が必要である.適切な治療法の選択には,腹部単純X線画像中のガスや便の量と位置の定量化が重要である.本研究では,便秘の画像診断支援法として,U-Netを用いたガスと便領域の自動抽出法を提案している.本稿では,CT画像から生成された疑似X線画像を用いた事前学習法を提案し,その有効性を検証する.実験では,U-Netの初期ネットワーク重みにランダム,ImageNetでの事前学習,疑似X線画像を用いた大腸領域抽出での事前学習を95例の被験者に交差検証により適用し,DICE係数がそれぞれ0.520,0.676,0656となり,事前学習の有効性が確認できた.また,疑似X線画像を用いた事前学習はImageNetと同等であり,今後の精度向上には他領域の抽出問題での事前学習,疑似X線画像生成法についての検討が必要である.(著者抄録)
  • 石田 修也, 盛田 健人, 畠山 金太, 蓮 乃駿, 渡辺 翔吾, 小橋 昌司, 飯原 弘二, 若林 哲史
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 130-131 2024年8月  
    頸動脈内膜剥離術(CEA)は頸動脈狭窄に対する脳梗塞予防を目的とした外科的治療である.強度のプラーク狭窄を有する患者に対してCEAを施行することの有効性が示されているが,術後の長期予後を予測することは依然として困難である.これまでもCEA患者の臨床情報を用いた予後予測の研究は行われてきているが,病理画像を用いた研究は存在しない.そこで,本研究では頸動脈プラーク病理画像と患者の臨床情報および病理医の所見の3つを組み合わせたマルチモーダル学習により,CEA患者の術後1年以内の循環器病の発生の有無を予測した.異常検知モデルによって得られた病理学的リスクスコアと臨床情報およびTF-IDFによって得られた病理医の所見特徴量を組み合わせ,XGBoostによる分類を行った結果,ROC-AUCは0.875,F値は0.811を得た.これらの値はそれぞれの特徴量を単体で用いた時よりも良い予測性能を示した.(著者抄録)
  • 小林 壯哉, 藤田 大輔, 澁谷 浩伸, 郷原 真輔, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 140-141 2024年8月  
    尿管結石に対する治療方法の1つである体外衝撃波結石破砕術(ESWL:Extracorporeal Shock Wave Lithotripsy)は,侵襲性は低いが成功確率が7割程度と低い.そのため,治療が失敗すると患者の身体的・金銭的負担の増大につながり,治療前に成功可否を予測することが求められている.本研究では,初期治療としてESWLを選択した139名の患者のX線・CT画像から特徴量を抽出し,ESWLの成否をアウトカムとした分析を行う.各CT・X線画像からそれぞれラジオミクスにより特徴量抽出を行う.ラジオミクス特徴量としてtexture特徴量,CT画像からはshape特徴量も抽出する.抽出した特徴量と臨床所見について,ROC解析によってアウトカム予測能を評価した.また,相関および多変量解析の係数によって特徴量の独立した予測能を評価した.(著者抄録)
  • 澤 風吹, 藤田 大輔, 嶋田 兼一, 石井 一成, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 206-207 2024年8月  
    特発性正常圧水頭症(iNPH:idiopathic normal pressure hydrocephalus)は脳脊髄液が過剰に蓄積し,歩行障害,認知障害,尿失禁の3徴症を引き起こす.シャント術により症状の改善が見込める.一方,進行性核上性麻痺(PSP:progressive supranuclear palsy)も類似の症状を有するが,現在根治治療法はなく,iNPHとPSPの正確な鑑別診断は重要である.通常臨床では脳MR画像におけるいくつかの脳画像所見を元に視覚評価により鑑別していくが,画像に詳しい医師でないと正確な診断が困難な場合がある.そこで本研究では,脳MR画像から深層学習によるiNPHとPSPの分類モデルを作成し,自動で鑑別診断支援を行うシステムの開発を提案する.本提案法では,脳MR画像の灰白質,白質の分離,形状の標準化を行なったものを直接の入力としてCNNによる分類を行う.入力パターンとして灰白質,白質のMulti-input,およびそれぞれ単体入力の場合の比較を行う.また,GradCAMによる注目領域の可視化も行う.実験結果より,Multi-inputによる提案手法においてAccuracyは0.885,AUCは0.952であった.(著者抄録)
  • 渡辺 翔吾, 連 乃駿, 今岡 幸弘, 和久 景子, 盛田 健人, 小橋 昌司, 西村 邦宏, 飯原 弘二
    日本医用画像工学会大会予稿集 43回 246-247 2024年8月  
    医用画像は臨床診断において重要な位置を占めており,疾患や予後に関わる情報を含んでいる.画像からより重要な情報を抽出することは,疾患分類や予後予測に繋がると考えられるが,そのためには汎用的な画像特徴抽出モデルが必要となる.そこで本研究では,画像情報と構造化された臨床情報を用いて対照学習を行い,より汎用的な画像特徴抽出モデルの事前学習を目指した.対象とする画像は,脳梗塞を発症した患者のMR画像とし,FLAIR,T2*,DWIを使用した.下流タスクとして脳梗塞再発予測を扱い,臨床情報のみの再発予測と,臨床情報に画像特徴抽出モデルで得られた画像特徴量を加えたものとの比較を行った.その結果,臨床情報のみでの再発予測の精度ROC AUC 0.66であったのに対し,対照学習を用いて抽出した画像特徴量を加えることでROC AUC 0.74への向上が見られた.これにより,画像データと構造化データの対照学習に基づく事前学習の可能性が示唆された.(著者抄録)
  • 盛田健人, 盛田健人, 石田修也, 畠山金太, 蓮乃駿, 渡辺翔吾, 小橋昌司, 小橋昌司, 若林哲史, 飯原弘二
    日本動脈硬化学会総会・学術集会プログラム・抄録集(Web) 56th 2024年7月  
  • 河原嘉春, 川口夏樹, 小橋昌司, 室谷樹一郎, 木村雄一, 水庫功, 森寿仁, 内田勇人, 佐藤孝雄
    システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM) 68th 2024年5月  
  • 永澤 朗, 藤田 大輔, 渡辺 翔吾, 連 乃駿, 飯原 弘二, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 42回 128-129 2023年7月  
    脳血管疾患のうち代表的な脳内血種(ICH:intracerebral hematoma)は,発症から診断まで迅速な対応が求められる.診断には頭部CT画像からのICH領域の体積,形状,位置などが有効である.従来のICH領域抽出法はセマンティックセグメンテーションに基づき,頭部CT画像における脳内の高吸収領域を抽出するため,ICHと脳室内出血(IVH:intraventricular hemorrhage)の双方を有する症例において精度が低下する問題点がある.本研究では,イメージパッチ識別に基づく新しいICH領域抽出法を提案する.同手法は,ボクセルごとのconvolutional neural network(CNN)によるクラス分類により,高吸収領域におけるICHとIVHを識別する.提案法を評価するため,9例に適用した.交差検証はleave-one-out法を用いた.CNNは10層のOriginal CNN,VGG16,Resnet50を比較した.実験結果より,VGG16が最良で,テストデータに対して,Precision 83.0%,Accuracy 72.6%,F値81.6%であった.(著者抄録)
  • 石田 修也, 盛田 健人, 連 乃駿, 渡辺 翔吾, 小橋 昌司, 畠山 金太, 飯原 弘二, 若林 哲史
    日本医用画像工学会大会予稿集 42回 165-166 2023年7月  
    頸動脈狭窄に対する脳梗塞予防の外科的治療として,頸動脈内膜剥離術(CEA)が行われてきた.CEAにより取得された頸動脈プラーク病理画像が全身の動脈硬化性病変の指標として,新たな脳卒中の発症や他の循環器病の発症の関連を検討した研究はない.本研究では頸動脈プラーク病理画像を形態的に分類・解析し,全身血管病との関連や長期予後の推定を目指す.本研究ではf-AnoGANを用いた異常検知によりCEA患者の術後1年以内の脳卒中や循環器病の発生の有無を推定した.結果として,ROC-AUCは術直後の新規脳梗塞に対して0.753,退院後1年以内の脳梗塞及び心筋梗塞の発生に対してそれぞれ,0.60,0.659の予測精度を有していた.異常度を可視化したヒートマップは病理医の知見とも一致し,循環器病の発生と関連する病理学的特徴との関連が示唆された.(著者抄録)
  • 渡辺 翔吾, 連 乃駿, 盛田 健人, 中奥 由里子, 尾形 宗士郎, 小橋 昌司, 飯原 弘二
    日本医用画像工学会大会予稿集 42回 229-230 2023年7月  
    初回脳梗塞発症後の再発は患者のQOLに深く関わる.そこで,再発予防に向けた適切な介入を行うために再発予測が重要となる.本研究では,MRI FLAIR画像を用いた脳梗塞の再発予測を検討した.再発予測の対象には,2013年~2019年に脳梗塞で国立循環器病研究センターに入院した患者のうちFLAIR画像データが取得できた386名(うち再発40名)を用いた.1年以内の再発率は10%程度と低いため,本研究では深層学習モデルを用いた異常検知アルゴリズムSemantic Pyramid Anomaly Detection(SPADE)を採用し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による教師あり学習と比較した.その結果,5-fold交差検証における平均ROC AUCはCNN,SPADEでそれぞれ0.56,0.68となった.よって1年以内の脳梗塞再発予測における異常検知の有効性が示唆された.(著者抄録)
  • 西野智香, 川口夏樹, 小橋昌司, 小橋昌司, 室谷樹一郎, 木村雄一, 水庫功, 森寿仁, 内田勇人, 佐藤孝雄
    電気学会研究会資料(Web) (CT-23-050-055) 2023年  
  • 高島直也, 藤田大輔, 佐貫毅, 木下芳一, 小橋昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM) 42nd 2023年  
  • 小橋昌司, 杉山宗弘, 鵜飼和歳, ラーマン ラシェドーラ, 八木直美, 林圭吾, 圓尾明弘, 村津裕嗣
    日本医学放射線学会秋季臨床大会抄録集 59th 2023年  
  • 山本偉嗣, 藤田大輔, 諸岡孝俊, 井石琢也, 吉矢晋一, 小橋昌司
    ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM) 39th 2023年  
  • 高島直也, 藤田大輔, 佐貫毅, 木下芳一, 小橋昌司
    ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM) 39th 2023年  
  • 前田竜之介, 藤田大輔, 宮原直之, 難波文彦, 小橋昌司
    インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM) 31st 2023年  
  • 前田竜之介, 藤田大輔, 宮原直之, 難波文彦, 小橋昌司
    バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会講演論文集(CD-ROM) 36th 2023年  
  • 佐々木研太, 藤田大輔, 高辻謙太, 琴浦義浩, 南昌孝, 小林雄輔, 祐成毅, 木田圭重, 高橋謙治, 小橋昌司
    バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会講演論文集(CD-ROM) 36th 2023年  
  • 岡和範, 新居学, 藤田大輔, 小橋昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM) 41st 2022年  
  • 森田蓮, 安藤沙耶, 藤田大輔, 石川翔, 尾上宏治, 安藤久美子, 石藏礼一, 小橋昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM) 41st 2022年  
  • 佐々木研太, 藤田大輔, 高辻謙太, 琴浦義浩, 南昌孝, 小林雄輔, 祐成毅, 木田圭重, 高橋謙治, 小橋昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM) 41st 2022年  
  • 西尾 祥一, Hossain Belayat, 八木 直美, 新居 学, 平中 崇文, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 38回 492-497 2019年7月  
    整形外科手術は腹腟鏡手術や開腹手術と比較して手術工程および使用する手術器具が多く,外科手術中に医療器具の受け渡しを行う看護師は大きな負担を強いられている.我々は過去に人工膝関節置換術を対象とした整形外科手術における手術室看護師を支援するためのナビゲーションシステムを提案した.この研究では畳み込みニューラルネットワークを用いて手術画像全体に基づいた画像認識により手術工程の認識を試みたが,実用化に必要とされる精度には及ばなかった.本研究では整形外科手術における手術工程の認識精度の改善を実現するために,手術映像から取得したフレーム毎に物体検出(YOLO)を行い,器具のクラス情報と位置座標を検出する.スマートグラス(眼鏡型のデバイス)を用いて記録した整形外科手術映像は手術間で照明環境や撮影角度が大きく異なっており,それらの影響を低減させるための最適なデータの前処理法やデータ拡張法を検討した.(著者抄録)
  • 小橋 昌司
    システム/制御/情報 62(9) 382-383 2018年9月10日  
  • 小橋 昌司
    システム/制御/情報 62(3) 117-117 2018年3月15日  
  • 久保有輝, 井城一輝, 盛田健人, 新居学, 無藤智之, 田中洋, 乾浩明, 小橋昌司, 信原克哉
    電子情報通信学会技術研究報告 117(518(MI2017 63-106)) 93‐98 2018年3月12日  
  • 盛田健人, 盛田健人, ALAM Saadia Binte, 新居学, 若田ゆき, 安藤久美子, 石藏礼一, 清水昭伸, 小橋昌司
    電子情報通信学会技術研究報告 117(518(MI2017 63-106)) 87‐91 2018年3月12日  
  • 小橋 昌司
    生体医工学 Annual56(Abstract) S218-1-S218-1 2018年  
    兵庫県立大学では、平成28 年4 月に先端医工学研究センター(A M E C :advanced medical engineer ingcenter,通称エイメック)を開設した。本センターでは兵庫県立大学が長年培ってきた医工学研究に関する研究シーズを集結させ,異分野の研究者が学学連携することで,研究開発の深化,効率化,多様化を進めている.そのため本センターには,工学研究科,生命理学研究科,物質理学研究科,シミュレーション学研究科,看護学部,環境人間学部など,分野横断的に50 名以上の教員が参画している.これにより,材料分野,デバイス分野,情報解析分野,バイオ分野,病院情報分野など,様々な医療ニーズへの対応が可能である。本センターが核となり,医療機関の研究ニーズ,ものづくり企業のシーズ,そこに兵庫県立大学の基礎研究開発が加わることで,革新的な医工学製品の研究開発を推進している.その仕組みとして医工連携コンソーシアムを設立し,製造業,医療機関,金融機関,各種団体,個人にご加入いただき,ニーズ,シーズの紹介,マッチングを進めている.さらに最新の医工学関連技術,治療・診断技術を情報収集するため,国内外の工学・医学研究者らを講師にお招きし,毎月例会で学術交流講演会,医工連携セミナーを開催している.また年度フォーラム,国際シンポジウムを開催し,国内外へ本センターの活動周知に努めています.本稿では、センター立ち上げられた際の目的やモチベーション(必要性)苦労した点を挙げ、今後の展開、政府省庁などの行政に期待することを述べる。
  • 鵜飼和歳, 鵜飼和歳, RAHMAN Rashedur, 小橋昌司
    システム制御情報学会論文誌 31(12) 2018年  
  • 丸居航, ALAM Saadia Binte, 寒重之, 柴田政彦, KOH Min‐sung, 小橋昌司
    システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM) 61st ROMBUNNO.345‐2 2017年5月23日  
  • 岡島聖太, 新居学, 坂下玲子, 濱田三作男, 小橋昌司
    システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM) 61st ROMBUNNO.325‐1 2017年5月23日  
  • 小橋 昌司
    電気学会研究会資料. OQD = The papers of technical meeting on optical and quantum devices, IEE Japan / 光・量子デバイス研究会 [編] 2017(26-28・30-34) 27-29 2017年3月29日  
  • 盛田 健人, 小橋 昌司, 柏 薫里, 中山 寛, 神原 俊一郎, 森本 雅和, 吉矢 晋一, 相河 聡
    システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 60 5p 2016年5月25日  
  • 盛田 健人, 小橋 昌司, 柏 薫里, 中山 寛, 神原 俊一郎, 森本 雅和, 吉矢 晋一, 相河 聡
    60 5p 2016年5月25日  
  • 盛田 健人, 小橋 昌司, 柏 薫里, 中山 寛, 神原 俊一郎, 森本 雅和, 吉矢 晋一, 相河 聡
    システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 60 5p 2016年5月  
  • 盛田 健人, 小橋 昌司, 柏 薫里
    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 115(401) 345-349 2016年1月19日  
  • 盛田 健人, 小橋 昌司, 柏 薫里, 中山 寛, 神原 俊一郎, 森本 雅和, 吉矢 晋一, 相河 聡
    臨床バイオメカニクス 37 193-198 2016年  
  • 中野 椋介, 小橋 昌司, 倉本 圭, 若田 ゆき, 安藤 久美子, 石藏 礼一, 石川 智基, 廣田 省三, 畑 豊
    Medical Imaging Technology 33(2) 49-57 2015年  
    新生児脳疾患の計算機診断支援を目的に,アトラスモデルによるMR画像からの脳領域抽出法が提案されている.しかし,新生児は成長に伴い脳形状が大きく変形するため,単一のモデルでは不十分であり,成長に合わせて変形するモデルが必要となる.成長の指標としては年齢があるが,新生児は成長速度に個人差が大きく,年齢を基準としたモデルでは,ばらつきが大きく,鮮鋭なモデルが得られないことが予想される.本論文では,脳領域の解剖学的特徴点を用いた多様体学習により推定された脳発達度をもとにファジィ物体成長モデル(fuzzy object growth model: FOGM)を構築する.そして,FOGMを用いたファジィ連結度領域抽出法を提案し,脳領域を抽出する.提案法による抽出結果を単一のモデルでの抽出結果,年齢を基準としたFOGMによる抽出結果と比較し,抽出精度が向上していることを示す.
  • 菊池 翔, 郭 悠翔, 倉本 圭, 畑 豊, 小橋 昌司
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 28 203-206 2012年  
    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。
  • 郭 悠翔, 倉本 圭, 小橋 昌司, 畑 豊
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 28 193-198 2012年  
    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.
  • 橋岡 亜弥, 小橋 昌司, 倉本 圭, 若田 ゆき, 安藤 久美子, 石藏 礼一, 石川 智基, 廣田 省三, 畑 豊
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 28 767-772 2012年  
    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.
  • 横道 大督, 小橋 昌司, 若田 ゆき, 安藤 久美子, 石藏 礼一, 倉本 圭, 石川 智基, 廣田 省三, 畑 豊
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 27 294-294 2011年  
    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.
  • 中村 篤史, 倉本 圭, 鈴木 春洋, 小橋 昌司, 畑 豊
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 27 160-160 2011年  
    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.
  • 金澤 聖悟, 浅利 一成, 倉本 圭, 小橋 昌司, 畑 豊
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 27 296-296 2011年  
    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.

講演・口頭発表等

 234

担当経験のある科目(授業)

 17

共同研究・競争的資金等の研究課題

 25

学術貢献活動

 5

社会貢献活動

 2

メディア報道

 11