小橋 昌司

© 2018 TSI Press. This paper proposes a new method to analyze resting state fMRI images for brain functional connectivity extraction. The proposed method regards the brain areas as nodes and the brain functional connectivity as a diffusion network, and then applies multitask diffusion LMS (MD-LMS) algorithm and hierarchical clustering to extract the valid networks. MD-LMS algorithm is a signal analysis method in a diffusion network. The proposed method was applied to three healthy subjects, and extracted multiple brain functional connectivity networks. The proposal method examined the brain hierarchical functional structure, and extracted temporal change of the brain functional connectivity. The novelty of the method is that the proposed method can extract transition of brain functional connectivity networks.

© 2017 IEEE. Nurses who engaged in elderly care would like to assess their ability of chewing and swallowing because deterioration of the ability of chewing and swallowing will cause pulmonary aspiration. Currently, nurses can not assess the chewing and swallowing ability quantitatively. In this paper, to quantitatively assess the ability of chewing and swallowing, electromyography (EMG) signals around the lower jaw and the neck are obtained by some electrodes when the subject persons vocalize some Japanese pronunciations. Then, the obtained EMG signals are classified by some machine learning methods. fc-nearest neighbor methods show better classification results for the obtained EMG signals.

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。

© 2016 IEEE. In recent years, medical institutions have very big data including medical images. The big image data analysis using the collected medical images is effective to increase the accuracy and the reproducibility of the surgery. Anterior cruciate ligament (ACL) injury causes knee joint instability, and affects on sports performance. Therefore, ACL reconstruction surgery is essential to keep their performance high and to prevent osteoarthrosis. We have proposed a MR image based pre-operative planning system of ACL reconstruction. The system manually applies the Quadrant method to the synthesized pseudo radiograph. This paper proposes a fully automated pre-operative planning system based on the clinical big image data analysis. The experimental results showed that the proposed method successfully estimated the bone tunnel opening site to insert the ACL.

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Resting state fMRI(rs-fMRI)画像を用いて、各脳部相互作用を解析する新しい方法を提案した。約5分間のecho planer imaging(EPI)連続測定を行い、脳機能画像を取得した。被験者は3名で、一つのデータセットは、150フレームで構成された。フレーム5から149に提案方を適用した。フレームt=5での元画像と前処理後の画像において、前処理により大きく画像が変化した。脳部位を島皮質右側にした場合の平均時系列信号を算出し、始めの信号のぶれが激しかった。線形推定パラメータ算出し、三つの推定パラメータが時間により変化した。フレームt=39での階層クラスタリング適用では、三つの推定パラメータを基に各脳部位が樹形図を形成し、関係性が判別できた。また、階層的クラスタリングの解析で、脳部位番号26(被殻左側)と71(中央帯状回右側)の関係性が近いことを示した。

<p>Total knee Arthroscopy (TKA) is an operation which replaces the damaged knee with an artificial knee implant. There are some kinds of TKA procedures, and various kinds of prosthesis. Thus, it becomes a tough work for surgeons to select an appropriate procedure and prosthesis for individual patients. This study proposes a prediction method of post-operative implanted knee kinematics. It predicts the post-operative kinematics from only pre-operative kinematics using a machine learning method with clinical big data. In 46 TKA subjects, the method predicts the post-operative anterior-posterior translation with a correlation coefficient of 0.77 and a root-mean-squared error of 0.7mm.</p>

前十字靭帯(ACL;Anterior cruciate ligament)の損傷により出現した膝関節の不安定性はスポーツ成績に悪影響を与えるため，ACLを再建し安定した膝を作ることが必要である．ACL再建術の術後成績はACL挿入のための骨孔の位置と角度に強い相関があることが知られているため，骨孔開口の最適化は術後成績向上の重要な因子である．しかし，現在の術式では医師が内視鏡下で骨孔位置と角度を決定しているため，血管や靭帯を傷つける可能性があり，これがACL再建術の正確性や再現性を低下させていると考えられる．ACL再建術の術後評価法として単純X線画像を用いて骨孔位置，角度を評価するQuadrant法がある．本研究では，MR画像を用いた骨孔の位置と角度の評価を行う計算機診断支援システムを提案する．提案手法ではMR画像を用いたQuadrant法により，大腿顆周辺の血管や靭帯の3次元位置を考慮した骨孔位置を決定する．本システムをACL損傷患者に適用した結果，正確性と再現性の向上が確認できた．

頭部MRA画像からの脳血管領域抽出は,動脈瘤検出や,脳血管構造理解のため,必要不可欠の処理である.MRA画像はMRI装置での撮影であるため,装置間,画像間でコントラストの違いが大きく,全自動化処理の妨げとなっている.そこで,本研究では,ファジィ連結度を用いた脳血管領域の自動抽出法を提案し,同手法において解析パラメータの全自動設定法を示す.すなわち,本手法では,完全に脳血管領域処理を自動化,パイプライン化することができる.実験では,磁気強度の異なる複数装置で撮影された,様々な症状を有する被験者に本手法を適用した.本手法は,磁気強度の違い,動脈瘤の有無,糖尿病,高血圧,高脂血症などの他疾患の有無に関わらず,良好に脳血管領域を自動抽出できた.

Outcome of total hip arthroplasty (THA) is strongly correlated to the orientation of the acetabular cup. This paper proposes an assessment method of the acetabular cup using multidetector-row computed tomography (MDCT) images. The method measures angles between the cup implanting axis and the pelvic anatomical coordinate axis. The method was applied to phantoms. We acquired multiple set of MDCT image to evaluate the reliability. The standard deviations of measured angles in multiple acquisitions were 1.27 deg for the inclination angle and 1.83 deg for the anteversion angle.

新生児脳疾患の診断支援を目的に,アトラスモデルを用いたMR画像からの脳領域抽出法が検討されている.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成長モデルが必要である.本文では,複数人の脳MR画像をその脳発達度で荷重平均するファジィ物体成長モデル生成(FOGM; fuzzy object growth model)法を2つ提案する.方法1では脳発達度として年齢を用いる.方法2では,新生児においては脳成長に個人差が大きいため,多様体学習を用いた脳MR画像からの発達度推定法を提案する.提案法を評価するため,FOGMを用いて単純しきい値法による脳領域抽出を行った.修正齢0から2歳の16名の被験者に対する実験より,従来の単一モデルより提案するFOGMが高精度に,さらに方法1より方法2が高精度に脳領域抽出を行えた.また多様体学習により推定した発達度は,脳体積,年齢との有意な相関が得られた(p<0.001).

脳機能解析やVBM (voxel-based-morphometry)などにおいてMR画像を用いた個人脳間の画像位置合わせが用いられている.従来法では主に画像位置合わせの尤度を,脳全体の信号値の一致度とし,脳溝の一致を評価していないため,異なる脳回に位置合わせされる危険性がある.また,新生児脳はMR信号特徴が異なり,脳溝が狭いため,成人を対象とする従来法の適用は困難である.本文では,脳表近傍のMR信号値から算出される脳溝特徴分布(SDI; sulcal-distribution index)を定義し,SDIを特徴量としたFlatteningにより,パラメトリック曲面上で画像間のSDI相互情報量を最大化する3次元非剛体変形を行うことで,脳溝の一致度を尤度とした脳形状位置合わせを可能とする.本手法は脳輪郭周囲のMR信号値を用いるため,脳抽出精度に対する影響が少なく,特に脳溝内の正確な脳輪郭抽出が困難な新生児脳MR画像には有効である.提案法を修正齢3から5週間の新生児3名のMR画像に適用した結果,特徴点間のずれが小さくなることが確認できた.

人間同士の，あるいは人間と機械の間のスムーズなコミュニケーションを実現するには，従来のファジィの概念をブレイクスルーした非定量空間で定義される新しい概念，「ネオファジィ」の創出と，その実用技術の開発が必要である．本パネル討論では，①あいまいな言語を使った推論，連想，類推，比喩の意味理解，②テクスト理解，テクスト生成，言語によるコミュニケーションのメカニズム，③ネオファジィ言語を生成・理解する際の脳内ネットワークの形成過程，④ネオファジィ言語と視聴覚表象の対応メカニズム，⑤ネオファジィ専用のメモリやアーキテクチャなど，ハードウェア，⑥ネオファジィ言語を用いたコミュニケーションの応用等について議論する．

脳機能解析や VBM(voxel-based-morphometry)などにおいてMR画像を用いた個人脳間の画像位置合わせが用いられている．従来法では主に画像位置合わせの尤度を，脳全体の信号値の一致度とし，脳溝の一致を評価していないため，異なる脳回に位置合わせされる危険性がある．また，新生児脳はMR信号特徴が異なり，脳溝が狭いため，成人を対象とする従来法の適用は困難である．本文では，脳表近傍のMR信号値から算出される脳溝特徴分布(SDI; sulcal-distribution index)を用いたFlatteningにより，真球上でSDI相互情報量を最大化する3次元非剛体変形を行い，脳溝の一致度を尤度とした脳形状位置合わせを可能とする．また，変形時に緩和項としてバネモデルを使用することで真球上の制御点密度の偏りを減少させる．提案法を修正齢3から5週間の新生児3名のMR画像に適用した結果，緩和項を用いることで位置合わせ精度の向上が確認できた．