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

 308

MISC

 257

講演・口頭発表等

 214
  • 高島 祐弥, 石川 智基, 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 2011年 日本知能情報ファジィ学会
    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.
  • 畑 豊, 山川 剛史, 小橋 昌司, 倉本 圭, 浅利 一成, 谷口 和彦
    電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society 2010年11月1日 一般社団法人 電気学会
    Personal classification using sole pressure change is essential for intelligent control, security on home because the users do not need to have anything, such as ID-Card, PIN code and so on. In our study, we propose a personal classification system by sole pressure change obtained by mat type pressure sensor. Mat type pressure sensor is placed on the floor in the entrance of home. We employ four features for classifying each family member and do personal classification based on Euclidean distance based method. As the experimental result on healthy 60 volunteers ranged from 20 to 80 years old, we have evaluated the performance. The results showed that the proposed system successfully classified them and it is especially useful in home intelligent system.
  • 川上 順祥, 小橋 昌司, 倉本 圭
    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2010年9月13日 日本知能情報ファジィ学会
  • 小橋 昌司, 倉本 圭, 畑 豊
    Medical imaging technology 2010年5月25日 日本医用画像工学会
  • 横道 大督, 小橋 昌司, 若田 ゆき, 石藏 礼一, 倉本 圭, 今脇 節朗, 廣田 省三, 畑 豊
    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] 2010年3月18日 情報処理学会
    新生児低酸素性虚血性脳症は脳形状の変化を伴うため,症状進行度の診断にはMR画像を用いた評価が有効である.しかし,手作業で脳表抽出を行うと医師に多大な負担がかかる.そのため,新生児頭部 MR 画像から脳表を自動的に抽出する手法が望まれている.成人脳を対象とする脳表抽出法は多く提案されているが,新生児脳を対象とする手法は少ない.本研究では,新生児頭部MR画像を対象とした粒子を用いる大脳表面抽出法を提案する.提案手法は,MR 信号値を基に粒子を脳領域に配置し,粒子を移動させ,粒子の分布を MR 画像と一致させることで脳表の抽出を行う.新生児頭部 MR 画像に対して提案手法を適用した結果,良好に脳表を抽出できた.It is effective to evaluate magnetic resonance (MR) images for diagnosis of the acuteness of symptom because hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) accompanies the change in the brain shape. However, there are many problems for the doctor when brain surface is manually extracted. Therefore, it is required that brain surface is extracted from neonatal MR images automatically. There are many techniques to extract brain surface from adult MR images, but there are few technique to extract brain surface from neonatal MR images. In this paper, we propose a new extraction method using particle method from neonatal MR images. First, particles are assigned based on MR signal. Second, particles are moved based on neighboring particles. The proposed method applied to neonatal MR images. The results showed that proposed method extracted brain surface with high accuracy.
  • 中島 祐介, 小橋 昌司, 津森 洋平, 柴沼 均, 今村 史明, 倉本 圭, 今脇 節朗, 吉矢 晋一, 畑 豊
    情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア] 2010年3月18日 情報処理学会
    人工膝関節置換術後の生体内の人工膝関節の 3 次元位置姿勢の推定には,X 線透視画像を用いたイメージマッチングによる手法が提案されてきた.しかし,従来手法では大腿骨・脛骨コンポーネント間の位置関係を深く考慮していなかった.本研究ではパーティクルフィルタを用いた人工膝関節の 3 次元位置姿勢推定法を提案する.本手法は人工膝関節の位置関係に関する事前知識をファジィメンバーシップ関数として定義する.実験の結果,大腿骨,脛骨コンポーネント間の位置関係を考慮した位置姿勢の推定が可能となった.For estimating 3-D pose position of implanted knee joint in vivo after total knee arthroplasty, some studies proposed 2-D/3-D image registration using X-ray fluoroscopy images. However, these conventional method are not considered relationship between the femoral and the tibial component. This paper proposes a method for estimating 3-D pose position of implanted knee based on particle filter. A priori knowledge on the relationship of implanted knee joint are utilized by using fuzzy membership functions. The experimental results for a patient and computer synthesized DR images showed that the proposed method adequately estimate 3-D pose position of the implanted knee joint with a priori knowledge on the relational position between the components.
  • 武田 隆宏, 谷口 和彦, 浅利 一成, 倉本 圭, 小橋 昌司, 畑 豊
    電子情報通信学会総合大会講演論文集 2010年3月2日 一般社団法人電子情報通信学会
  • Syoji Kobashi, Nao Shibanuma, Yutaka Hata
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 2010年3月
    Three-Dimensional (3-D) shape reconstruction of total knee arthroplasty (TKA) implants in vivo plays a key role to investigate implanted knee kinematics. TKA implants typically consist of metal femoral and tibial components and a polyethylene tibial insert. X-ray computed tomography (CT) causes severe metal artifacts, making the 3-D shape in reconstructed images extremely difficult to understand. This article proposes a new method of 3-D reconstruction from X-ray cone-beam images. Called a fuzzy visual hull, it introduces fuzzy logic in recognizing X-ray images. X-ray cone-beam images are fuzzified and back-projected into a fuzzy voxel space. Defuzzifying the fuzzy voxel space enables the 3-D TKA implant shape to be reconstructed. The results of evaluation using TKA implants in vitro and computer-synthesized images demonstrated that the fuzzy visual hull provides high robustness against noise added to X-ray cone-beam images. The new approach also reconstructed the 3-D polyethylene insert despite the difficulty of recognizing the region in conventional X-ray CT.
  • Hayato Yamaguchi, Hiroshi Nakajima, Kazuhiko Taniguchi, Syoji Kobashi, Yutaka Hata
    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS 2010年3月 IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG
    This paper proposes a sensing system for a behavior detection system using an ultrasonic oscillosensor and an air pressure sensor. The ultrasonic oscillosensor sensor has a cylindrical tank filled with water. It detects the vibration of the target object from the signal reflected from the water surface. This sensor can detect a biological vibration by setting to the bottom bed frame. The air pressure sensor consists of a polypropylene sheet and an air pressure sensor, and detects the pressure information by setting under the bed's mattress. An increase (decrease) in the load placed on the bed is detected by the increase (decrease) in the pressure of the air held in the tube attached to the sheet. We propose a behavior detection system using both sensors, complementally. The system recognizes three states (nobody in bed, keeping quiet in bed, moving in bed) using both sensors, and we detect the behavior before getting out of bed by recognized these states. Fuzzy logic plays a primary role in the system. As the fundamental experiment, we applied the system to five healthy volunteers, the system successfully recognized three states, and detected the behavior before getting out of bed. As the clinical experiment, we applied the system to four elderly patients with dementia, the system exactly detected the behavior before getting out of the bed with enough time for medical care support.
  • Syoji Kobashi, Yutaka Hata
    INTERNATIONAL JOURNAL OF INNOVATIVE COMPUTING INFORMATION AND CONTROL 2010年3月 ICIC INT
    In evaluating thoracic function, it is effective to segment the five lung lobes from multidetector-row computed tomography (MDCT) Images Almost all of the conventional methods tyre based on. extracting the lobar fissures, however, some are parts of the fissures may not be observed from MDCT images due to CT artifacts and/or adhesions between the lung lobes. This article proposes an, alternative method for segmenting the lung lobes It, is based on tubular tissue density, and is not . based on lobar fissure ea; traction. The tubular tissues are the peripheral blood vessels and peripheral bronchi Because tubular tissues do not exist on. the boundary between the lung lobes, our method determines the boundary by finding It continuous three-dimensional space In which tubular tissues are absent The boundary determination process is automatically performed using fuzzy control The proposal method was applied to five normal subjects, one patient with. chronic obstructive pulmonary disease. anal one patient With, emphysema. The absolute mean. error of detecting lobar boundaries was 3 4 mm and that the volumetric accuracy for the proposed method was an absolute ratio of 3 8 and 5 9% for inspiration and expiration, respectively The proposed method us also applicable to MDCT images in. which. the lobar fissures cannot be distinguished
  • 山口 弘祐, 小橋 昌司, 倉本 圭, 喜多村 祐里, 毛利 育子, 今脇 節朗, 谷池 雅子, 畑 豊
    電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2010年1月21日 一般社団法人電子情報通信学会
    脳疾患は脳形状に領域特異的な変形をもたらすため,診断には脳形状変形の定量化が有効である.従来の定量化法は,ボクセルの輝度値に基づく評価を行うため,脳溝などの脳構造を考慮していない.そのため変形が著しい場合では,異なる解剖学的部位で評価する恐れがある.そこで我々は,脳溝特徴に基づく脳形状相同モデル化を提案する.同手法では脳溝特徴の指標となるsulcal-distribution index(SDI)を定義し,構築した標準脳モデルをSDIに基づいて各評価脳に対して変形を行う.本文では,同手法より変形した標準脳モデルを用いて移動量に基づく変形評価を行う.本手法を成人10名に適用した結果,従来法であるVBMと同様の部位に有意差が認められた.
  • 川上 順祥, 小橋 昌司, 倉本 圭, 喜多村 祐里, 下野 九理子, 今脇 節朗, 谷池 雅子, 畑 豊
    電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2010年1月21日 一般社団法人電子情報通信学会
    皮質形成異常は難治性てんかん患者に多くみられる先天性脳疾患である.難治性てんかんの治療には責任病巣である皮質形成異常領域を切除する外科的手術が行われているため,小児頭部MR画像からの皮質形成異常部位検出は非常に有効である.しかし,皮質形成異常のMR画像上での画像特徴は明らかでなく,またその自動検出法も未だ確立されていない.本文では,大脳皮質の層構造に直交した直線の輝度値推移から算出される特徴量を用い,サポートベクターマシン(support vector machine; SVM)で皮質形成異常度を推定する手法を提案する.また,我々の提案した従来法との精度比較を行う.本手法を適用した結果,小児頭部MR画像から,感度90.9%,特異度93.1%,有効度92.0%で皮質形成異常領域を検出できた.
  • 藤本 裕子, 小橋 昌司, 若田 ゆき, 石藏 礼一, 倉本 圭, 今脇 節朗, 廣田 省三, 畑 豊
    電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 2010年1月21日 一般社団法人電子情報通信学会
    脳疾患の進行度合いの診断に,脳形状の変化や脳容積の測定はとても有効である.本研究では,T1強調またはT2強調で撮像された新生児・幼児の頭部MR画像を対象とした頭蓋除去法を提案する.本提案法では幼児は成長に伴い白質の信号値が変化することを考慮したガウシアン識別を頭部MR画像に適用することで,白質,灰白質,脳脊髄液,脂質,その他領域の存在確率マップを自動生成する.識別後,白質と灰白質の和領域の表面に,脳形状や画像特徴に関する知識に基づくファジィ動的脳表モデルを適用し最適化することで,脳領域を自動抽出する.本提案法を,修正齢-4週間から4歳1ヶ月の26名の被験者に適用した結果,良好に脳領域抽出が行えた.
  • Nobuyoshi Kawakami, Syoji Kobashi, Kei Kuramoto, Yuri T. Kitamura, Kuriko Kagitani-Shimono, Seturo Imawaki, Masako Taniike, Yutaka Hata
    SCIS and ISIS 2010 - Joint 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2010年
    In case of pediatric, about 80% intractable epilepsy patients are accompanied with cortical dysplasia. It is very effective to detect cortical dysplasia lesions in order to we plan treatment of intractable epilepsy. Although MR image analysis attracts the considerable attentions because it is non-invasive for the human body, automated methods for detecting cortical dysplasia with MR images of pediatric brain are not established yet. In addition, image features on the pediatric brain MR images of cortical dysplasia are not clarified. This paper proposes an estimation method for detecting cortical dysplasia in pediatric brain MR images. And, fractal dimension is evaluated as a new image feature of cortical dysplasia. The experimental results in four patients (6, 7, 2 and 3 years old) with cortical dysplasia showed that a mean sensitivity of 94.2 %, a mean specificity of 93.8%, and a mean efficiency of 93.8 %.

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