東北大学研究者紹介

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ヤマモト　ウタコ

山本　詩子

Utako Yamamoto

所属

大学院情報科学研究科　システム情報科学専攻　システム情報数理学講座（統計数理学分野）

職名

准教授

学位

博士（工学）（京都大学）
修士（工学）（京都大学）

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https://researchmap.jp/utako1

J-GLOBAL ID

201501021147934818

研究分野 3

ライフサイエンス / 医用システム /
情報通信 / 知能情報学 /
ライフサイエンス / 生体医工学 /

受賞 3

平成29年度研究奨励賞・阿部賞

2018年6月　日本生体医工学会
2017年度 ISMRM Travel Award (基礎・技師部門 1位)

2018年3月　日本磁気共鳴医学会
IFMBE Young Investigator Competition (First Prize in Poster Session)

2011年9月　The International Federation for Medical and Biological Engineering

論文 31

Spatio-temporal reconstruction of substance dynamics using compressed sensing in multi-spectral magnetic resonance spectroscopic imaging 国際誌査読有り

Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Kei Sano, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda, Toshiyuki Tanaka

Expert Systems with Applications　232　120744-120744　2023年12月
出版者・発行元： Elsevier BV
DOI： 10.1016/j.eswa.2023.120744 　

ISSN：0957-4174
Kernel-based framework to estimate deformations of pneumothorax lung using relative position of anatomical landmarks 国際誌査読有り

Utako Yamamoto, Megumi Nakao, Masayuki Ohzeki, Junko Tokuno, Toyofumi Fengshi Chen-Yoshikawa, Tetsuya Matsuda

Expert Systems with Applications　183　115288-115288　2021年11月

DOI： 10.1016/j.eswa.2021.115288 　

ISSN：0957-4174

eISSN：1873-6793
ランドマークとの相対位置変化に基づくカーネル法を用いた脱気肺の変形推定査読有り

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 徳野純子, 芳川豊史, 松田哲也

システム制御情報学会論文誌　33　(4)　123-127　2020年4月10日
出版者・発行元：一般社団法人システム制御情報学会
DOI： 10.5687/iscie.33.123 　 10.1541/ieejjia.20012890_references_DOI_FVJft9KQ3mXYMEnECNfe40GjboW 　

ISSN：1342-5668

eISSN：2185-811X
Improving Time Resolution in the Imaging of Metabolic Dynamics using Compressed Sensing from 2D Heteronuclear Multiple Quantum Coherence 査読有り

Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Kei Sano, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda, Toshiyuki Tanaka

Proceedings of The International Society for Magnetic Resonance in Medicine 26 (2018)　1289　2018年6月
Evaluating Working Memory Capacity with Functional Near-infrared Spectroscopy Measurement of Brain Activity 査読有り

Utako Yamamoto, Nozomi Mashima, Tomoyuki Hiroyasu

Journal of Cognitive Enhancement　2　(3)　217-224　2018年1月

DOI： 10.1007/s41465-017-0063-y 　

ISSN：2509-3290

eISSN：2509-3304
Fiber tracking and tractography with magnetic resonance diffusion tensor imaging for quantitative evaluation of schizophrenia

Utako Yamamoto

京都大学　2013年3月
Analyses of the Disruption of White Matter Integrity in Schizophrenia using Diffusion Tensor Fiber Tracking with Automatic Construction of Region of Interest 査読有り

Utako Yamamoto, Akifumi Hisada, Tetsuo Kobayashi, Shinsuke Kito, Yoshihiko Koga

Advanced Biomedical Engineering　2　1-10　2013年1月

ISSN：2187-5219
Magnetic resonance diffusion tensor tractography by searching for minimum curvature deviation near fiber crossing area 査読有り

U. Yamamoto, Y. Sakagami, T. Oida, T. Kobayashi

2012 ICME International Conference on Complex Medical Engineering, CME 2012 Proceedings　588-592　2012年10月24日

DOI： 10.1109/ICCME.2012.6275690 　
Study on the disruption of cerebral white matter integrity in schizophrenia with MR-DTI tractography 査読有り

U. Yamamoto, Y. Kono, T. Kobayashi, S. Kito, Y. Koga

IFMBE Proceedings　37　618-621　2011年11月9日

DOI： 10.1007/978-3-642-23508-5_160 　

ISSN：1680-0737
MR拡散テンソル画像を用いた神経線維追跡における曲率偏差最小化探索法査読有り

山本詩子, 阪上由英, 笈田武範, 小林哲生

生体医工学　49　(1)　139-147　2011年2月
出版者・発行元：一般社団法人日本生体医工学会
DOI： 10.11239/jsmbe.49.139 　

ISSN：1347-443X

eISSN：1881-4379
MR拡散テンソル画像を用いた線維追跡法による統合失調症患者の大脳白質病変の解析査読有り

山本詩子, 小林哲生, 鬼頭伸輔, 古賀良彦

電気学会論文誌Ｃ　130　(5)　9-806　2010年
出版者・発行元：一般社団法人電気学会
DOI： 10.1541/ieejeiss.130.799 　

ISSN：1348-8155 0385-4221

eISSN：1348-8155
Two-craft Coulomb-force formation dynamics and stability analysis with Debye length characteristics 国際誌査読有り

Utako Yamamoto, Hiroshi Yamakawa

AIAA/AAS Astrodynamics Specialist Conference and Exhibit　2008年

DOI： 10.2514/6.2008-7361 　
A Feature Transformation Method using Multiobjective Genetic Programming for Two-Class Classification 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Toshihide Shiraishi, Tomoya Yoshida, Utako Yamamoto

2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC)　2989-2995　2015年

DOI： 10.1109/CEC.2015.7257261 　
Interactive Genetic Algorithm with Brain Activation Measured by Functional Magnetic Resonance Imaging 査読有り

Misato Tanaka, Mitsunori Miki, Utako Yamamoto, Tomoyuki Hiroyasu

2015 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC)　2222-2229　2015年

DOI： 10.1109/CEC.2015.7257159 　
Investigation of Regions of Interest (ROI) through the Selection of Optimized Channels in fNIRS Data 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Tomoya Yoshida, Utako Yamamoto

764-768　2015年

DOI： 10.1109/CEC.2015.7256968 　
2本の時系列データの類似部分自動抽出法の提案 ―fNIRS時系列データに対する検討査読有り

廣安知之, 福島亜梨花, 山本詩子, 横内久猛

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）　7　(2)　64-73　2014年11月27日
出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会
ISSN：1882-7780

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fNIRS装置で計測された2つの異なる脳血流時系列データから類似部分を抽出するアルゴリズム"Multiple analogy Parts extracting algorithm（MaPea）"を提案する．MaPeaでは，完全一致部分だけではなく微小な差異を考慮した類似部分も抽出する．また，時系列長の異なる類似部分を抽出することも可能である．また，時間軸上で時間差を持った類似部分の組み合わせも抽出できる．脳血流時系列データはさまざまな要因に影響されることが報告されており，同じ脳活動を表す波形でも微小な差異が存在することが考えられるからである．MaPeaでは，異なる時系列データごとにベクトル化を行い，それらをコサイン類似度により評価する．2つのデータセットから動的計画法の概念を用いて類似部分を抽出する．MaPeaの有効性をfNIRS時系列データを使った実験により検証した．実際のfNIRS時系列データを用いて脳機能の検定をt検定を用いた解析手法とMaPeaを用いた解析手法で行い，結果を比較した．その結果，MaPeaによる解析手法のほうが神経血管カップリングの理論にそって脳活動を探索できていた．以上より，MaPeaが脳血流時系列データに対して有用であることが示唆された．In this study, the algorithm, Multiple analogy Parts extracting algorithm (MaPea), is proposed. The proposed algorithm is a method to extract similar parts from two different time series data sets of cerebral blood flow using functional Near-infrared Spectroscopy (fNIRS). The MaPea can extract not only the exact similar parts but also the similar parts having a few differences. This method also extracts similar parts whose sampling numbers are different and which have time lags. In the MaPea, each two different time-series data sets of cerebral blood flow is vectorized and the similarity of these vectors are evaluated using cosine similarities. The similar parts of these two data sets are extracted using the similar method of Dynamic Programing. In the latter half of this paper, the experiment is performed and MaPea is applied to fNIRS time-series data to confirm the effectiveness of the proposed method. The results of MaPea are compared with those of t-test. The results suggest that the analysis using MaPea leads the brain activities which are occurred by the neurovascular coupling. From the results, it is suggested that MaPea is is effective for fNIRS time-series data.
Improving the Accuracy of the Method for Removing Motion Artifacts from fNIRS Data using ICA and an Accelerometer 査読有り

Utako Yamamoto, Yuka Nakamura, Hisatake Yokouchi, Tomoyuki Hiroyasu

2014 WORLD AUTOMATION CONGRESS (WAC): EMERGING TECHNOLOGIES FOR A NEW PARADIGM IN SYSTEM OF SYSTEMS ENGINEERING　131-136　2014年

DOI： 10.1109/WAC.2014.6935730 　

ISSN：2154-4824

eISSN：2154-4832
Brain Activity during Cooperative Work Determined by Simultaneous fNIRS Measurement in Two People and the Effect of Different Social Skills on Cooperative Task Performance 査読有り

Utako Yamamoto, Mao Goto, Hisatake Yokouchi, Tomoyuki Hiroyasu

2014 WORLD AUTOMATION CONGRESS (WAC): EMERGING TECHNOLOGIES FOR A NEW PARADIGM IN SYSTEM OF SYSTEMS ENGINEERING　43-47　2014年

DOI： 10.1109/WAC.2014.6935648 　

ISSN：2154-4824

eISSN：2154-4832
Medical Image Management System with Automatic Image Feature Tag Adding Functions 国際誌査読有り

Tomoyuki HIROYASU, Yuji NISHIMURA, Utako YAMAMOTO

Proceedings of the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems　Vol. 2　613-624　2014年

DOI： 10.1007/978-3-319-13356-0_48 　
Cell Segmentation Using Binarization and Growing Neural Gas 国際誌査読有り

Tomoyuki HIROYASU, Shunsuke SEKIYA, Noriko KOIZUMI, Naoki OKUMURA, Utako YAMAMOTO

Proceedings of the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems　Vol. 2　179-190　2014年

DOI： 10.1007/978-3-319-13356-0_15 　
Working memory training strategies and their influence on changes in brain activity and white matter 国際誌査読有り

Tomoyuki HIROYASU, Shogo OBUCHI, Misato TANAKA, Tatsuya OKAMURA, Utako YAMAMOTO

Proceedings of the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems　Vol. 2　267-278　2014年

DOI： 10.1007/978-3-319-13356-0_22 　
Endoscope Image Analysis Method for Evaluating the Extent of Early Gastric Cancer 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Katsutoshi Hayashinuma, Hiroshi Ichikawa, Nobuaki Yagi, Utako Yamamoto

2014 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA, SIGNAL AND VISION PROCESSING (CIMSIVP)　30-34　2014年

DOI： 10.1109/CIMSIVP.2014.7013268 　
A Feature Transformation Method using Genetic Programming for Two-Class Classification 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Toshihide Shiraishi, Tomoya Yoshida, Utako Yamamoto

2014 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND DATA MINING (CIDM)　234-240　2014年

DOI： 10.1109/CIDM.2014.7008673 　
Gender classification of subjects from cerebral blood flow changes using Deep Learning 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Kenya Hanawa, Utako Yamamoto

2014 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND DATA MINING (CIDM)　229-233　2014年

DOI： 10.1109/CIDM.2014.7008672 　
Electroencephalographic Method Using Fast Fourier Transform Overlap Processing for Recognition of Right- or Left-handed Elbow Flexion Motor Imagery 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Yuuki Ohkubo, Utako Yamamoto

2014 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE IN BRAIN COMPUTER INTERFACES (CIBCI)　24-29　2014年

DOI： 10.1109/CIBCI.2014.7007788 　
Interactive recommender system to estimate personal user's Kansei models 国際誌査読有り

Misato TANAKA, Masahiro MIYAJI, Utako YAMAMOTO, Tomoyuki HIROYASU, Mitsunori MIKI

Vol.5, No.11　(3)　904-913　2013年11月
出版者・発行元：
DOI： 10.14988/pa.2017.0000013322 　

ISSN：0036-8172

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本論文では,個々のユーザの持つ感性モデルを対話型遺伝的アルゴリズムを用いて同定し,その情報を用いた推薦手法を提案する.提案手法では,コンテンツの持つ特徴的な単語をコンテンツパラメータとして抽出し,単語間の類似度に基づく距離を有したコンテンツパラメータネットワークを構築した.このコンテンツパラメータネットワークによって構築された設計変数空間上で,対話型遺伝的アルゴリズムによる探索を進めることで,ユーザの感性モデルを構築し,よりユーザの感性に適したコンテンツの推薦を行う.実験では,被験者実験により本手法により類似したキーワードを主題とする商品が推薦結果に現れることを示した.この結果より,提案手法が適切に探索を進め,被験者の感性モデルに沿った情報が得られることを確認した. In this paper, we proposed a recommendation method using user's personal Kansei model, which was estimated by interactive Genetic Algorithm. When processing contents, this method extracts words which are representing the contents, and assigns these extracted words as content parameters. Then, this method constructs a contents parameter network in which the distance between nodes is defined by the similarities between them. By searching on a design variables space based on the contents parameter network, iGA estimates a user's Kansei model and recommends contents which are considered to be suitable for the user. In the experiment, the products recommended to a subject using the proposed method had the keywords which were similar to the characteristic of the products that he or she had already selected. This result indicated that the proposed method executed the searches properly, and obtained the contents which fitted his or her Kansei model. source:https://doors.doshisha.ac.jp/opac/opac_link/bibid/SB00960326/?lang=0
A Preliminary Study of Interaction Effects on Brain Activity during Cooperative Work using fNIRS 査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Mao Goto, Utako Yamamoto, Hisatake Yokouchi

2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC 2013)　3882-3886　2013年

DOI： 10.1109/SMC.2013.662 　

ISSN：1062-922X
Extracting Rules for Cell Segmentation in Corneal Endothelial Cell Images using GP 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Shunsuke Sekiya, Sakito Nunokawa, Noriko Koizumi, Naoki Okumura, Utako Yamamoto

2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC 2013)　1811-1816　2013年

DOI： 10.1109/SMC.2013.305 　

ISSN：1062-922X
Construction of an Interactive System Aims to Extract Expert Knowledge about the Condition Cultured Corneal Endothelial Cells 査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Kiyofumi Uehori, Utako Yamamoto, Misato Tanaka

2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC 2013)　1805-1810　2013年

DOI： 10.1109/SMC.2013.312 　

ISSN：1062-922X
Extraction Algorithm of Similar Parts from Multiple Time-Series Data of Cerebral Blood Flow 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Arika Fukushma, Utako Yamamoto

BRAIN AND HEALTH INFORMATICS　8211　138-146　2013年

DOI： 10.1007/978-3-319-02753-1_14 　

ISSN：0302-9743

eISSN：1611-3349
Analysis of Brain Areas Activated while Using Strategies to Improve the Working Memory Capacity 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Shogo Obuchi, Misato Tanaka, Utako Yamamoto

BRAIN AND HEALTH INFORMATICS　8211　42-51　2013年

DOI： 10.1007/978-3-319-02753-1_5 　

ISSN：0302-9743

eISSN：1611-3349

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MISC 40

解剖学的ランドマークとの相対位置を用いたカーネル法による気胸肺の変形推定

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 徳野純子, 芳川豊史, 松田哲也

生体医工学　Annual59　(Abstract)　515-515　2021年
出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会
DOI： 10.11239/jsmbe.annual59.515 　

ISSN： 1347-443X

eISSN： 1881-4379

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肺が生体内にあるときは膨らんでいる（含気状態）が、手術中は肺が萎む（脱気状態）。ビデオ胸腔鏡下手術では、肺結節の切除をサポートするリアルタイムの映像を医師に提供するために、肺がどのように変形しているのかを高精度に推定することが期待されている。本研究では、カーネル法に基づいて、膨らんだ肺から萎んだ肺への変形を推定する手法を提案する。本手法では、肺表面に設定した少数のランドマーク点との相対位置を利用して、肺表面全体の変形を推定する。実験には、9例のビーグル犬の左肺を含気状態と脱気状態でCT撮像し、肺表面の3次元メッシュモデルを構築して用いた。上葉と下葉のメッシュモデルはそれぞれの頂点数400で別々に構築し、含気状態と脱気状態の肺の形状マッチングを行った。形状マッチングのプロセスはデータとして用いる既知の肺のみに必要で、未知の肺で行う必要は無い。ランドマークは肺の外側の表面に設定し、6点のランドマークを用いた実験では、全体の体積が40%萎んだ肺に対して、平均の局所位置誤差2.74mm、ハウスドルフ距離6.11mm、ダイス係数0.94で推定することができた。ランドマークを大葉間裂のみに配置した場合にも、平均の局所位置誤差3.29mm、ハウスドルフ距離6.77mm、ダイス係数0.93で推定することができた。また、学習に用いる症例数を減らした実験では4例以上を学習すれば平均の局所位置誤差3mm未満で推定することができた。
ランドマークとの相対位置変化に基づくカーネル法を用いた脱気肺の変形推定

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 大関真之, 徳野純子, 芳川豊史, 松田哲也

システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)　63rd　472-475　2019年
2次元^1H-^13C HMQC MRSIにおける圧縮センシングを用いた時空間再構成時の時間分解能の向上査読有り

Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Kei Sano, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda, Toshiyuki Tanaka

第46回日本磁気共鳴医学会大会講演抄録集　38S　188　2018年9月
日本生体医工学会平成二十九年度各賞受賞者紹介

山本詩子

生体医工学　56　(3)　81-86　2018年6月10日
出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会
DOI： 10.11239/jsmbe.56.81 　

ISSN： 1347-443X

eISSN： 1881-4379
Deformation estimation of an elastic object by partial observation using a neural network.

Utako Yamamoto, Megumi Nakao, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda

arXiv　cs.CV　(1711.10157)　2017年11月
Time-series reconstruction using compressed sensing with ADMM in 2D magnetic resonance spectroscopic imaging

Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Kei Sano, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda, Toshiyuki Tanaka

International Meeting on "High-Dimensional Data-Driven Science" (HD3-2017)　Poster9　2017年9月
2次元1H-13C異核種多量子コヒーレンスMRSIにおける圧縮センシングを用いた時系列再構成

山本詩子, 今井宏彦, 佐野圭, 大関真之, 松田哲也, 田中利幸

第45回日本磁気共鳴医学会大会講演抄録集　37S　423　2017年9月
カーネル法を用いた弾性体の部分観測情報に基づく変形推定

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 松田哲也

生体医工学　55Annual　(3AM-Abstract)　180-180　2017年
出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会
DOI： 10.11239/jsmbe.55annual.180 　

ISSN： 1347-443X

eISSN： 1881-4379

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外科手術において部分的に観測された臓器の変形情報から、臓器全体の変形を推定することで手術ナビゲーションなどに役立てることが期待されている。本研究では、内視鏡手術時に臓器を鉗子で把持し力を加えて変形させる状況を想定し、非線形有限要素法によりシミュレーションした3次元弾性体の変形推定を行った。弾性体の変形を計算する一般的な手法として有限要素法がよく用いられるが、有限要素法による変形計算では弾性率など弾性体の力学的特性や、作用点の位置と引っ張る力などの境界条件が既知である必要がある。また、ニューラルネットワークを用いた変形を学習するアプローチではそれらの情報が既知である必要は無いものの、学習に時間を要し、推定結果が学習の初期値に依存するという問題がある。それに対し、本研究ではカーネル法を利用した回帰を用いてデータに基づいた変位の推定を行った。カーネル法を利用することにより、学習時間を抑え初期値に寄らない変形推定が可能となった。実験データには初期形状が既知の条件下で、作用点に加える力の方向を変えて変形した3次元メッシュ構造の弾性体を非線形有限要素法で時間をかけて高精度に計算して取得したものを用いた。実際の弾性体変形では部分的な範囲でしか観測ができずまた変位をトラッキングできる部分は限られているため、非常に少ないメッシュ頂点のみを既知の観測点としてその変位を入力とし、全頂点の変位を推定した。
弾性体の部分観測によるニューラルネットワークを用いた変形推定

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 松田哲也

電子情報通信学会技術研究報告　116　(411)　185-192　2017年1月
出版者・発行元：電子情報通信学会
ISSN： 0913-5685
信念伝播法を用いたベイズ推定による脳画像の自動ラベリング手法の検討

Utako Yamamoto, Masayuki Ohzeki, Tomoyuki Hiroyasu, Megumi Nakao, Tetsuya Matsuda

第44回日本磁気共鳴医学会大会講演抄録集　36S　321　2016年
A novel fiber tracking method with MR-DTI based on curvature and torsion for crossing area of multiple nerve bundles (MEとバイオサイバネティックス)

YAMAMOTO Utako, HISADA Akifumi, KOBAYASHI Tetsuo

電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報　112　(479)　19-24　2013年3月13日
出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
ISSN： 0913-5685

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We developed a novel method focusing on the problem caused in the performance of the fiber tracking. When multiple tracts are crossing in the white matter, the tracked fiber jumps to the adjacent untargeted bundle frequently. In the proposed method, the fiber tracking skips the unrelated tract and interpolate the trajectory in an area where we assess multiple bundles are crossing during the fiber tracking on the targeted bundle. The proposed methods were verified with the simulation data corresponding to the white matter in the human brain. The obtained simulation results demonstrate robustness of the proposed method.
MR-DTIを用いた神経線維追跡による統合失調症患者の下縦束および下前頭後頭束における病変の解析と評価

山本詩子, 久田祥史, 小林哲生, 鬼頭伸輔, 古賀良彦

第40回日本磁気共鳴医学会大会講演抄録集　32.S　416　2012年
統合失調症患者の下前頭後頭束における病変のMR-DTI線維追跡法を用いた解析と評価

山本詩子, 河野良明, 小林哲生, 鬼頭伸輔, 古賀良彦

第39回日本磁気共鳴医学会大会講演抄録集　31.S　437　2011年10月
ＭＲ拡散テンソル画像解析法による統合失調症患者の大脳白質病変の研究～上縦束を対象とした神経線維追跡～

山本詩子, 小林哲生, 鬼頭伸輔, 古賀良彦

電子情報通信学会技術研究報告　109　(123(MBE2009 18-37))　57-62　2009年7月3日
出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
ISSN： 0913-5685

eISSN： 2432-6380
脳機能情報の対話型最適化への応用における嗜好のレベルの推定と課題

田中美里, 廣安知之, 山本詩子

人工知能学会全国大会論文集　JSAI2015　3F3OS19a5-3F3OS19a5　2015年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2015.0_3f3os19a5 　

ISSN： 1347-9881

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本研究では脳機能情報を活用して，ユーザに呈示するコンテンツや情報を感性に基づいて推薦することを目指している．実験では，脳機能計測によって得られたデータからユーザの感性的な評価の高さを段階的に推定し，その精度と課題について検討した．また，脳機能計測データを用いて対話型最適化による推薦のシミュレーションを行い，ユーザの嗜好のレベルの高いコンテンツが推薦されることを確認した．
テクスチャ解析を用いた内視鏡画像における早期胃癌の評価手法の検討

林沼勝利, 山本詩子, 市川寛, 八木信明, 廣安知之

日本医用画像工学会大会予稿集　33　(Suppl.)　1-6　2014年7月
出版者・発行元：日本医用画像工学会
ISSN： 0288-450X
2本の時系列データの類似部分自動抽出法の提案-fNIRS時系列データに対する検討-

廣安知之, 福島亜梨花, 山本詩子, 横内久猛

情報処理学会研究報告. MPS, 数理モデル化と問題解決研究報告　2014　(18)　1-6　2014年2月24日
出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会
ISSN： 0919-6072

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2 つの異なる fNIRS 装置の脳血流時系列データから類似部分を抽出するアルゴリズム "Multipleanalogy Parts extracting algorithm (MaPea)" を提案する.MaPea では,完全一致部分だけではなく微小な差異を考慮した類似部分も抽出する.また,サンプル数の異なる類似部分を抽出することも可能にしている.脳血流時系列データが様々な要因に影響されていると報告されており,実際のデータは脳血流の活性化モデルと異なることが考えられるからである.また,時間軸上で時間差を持った類似部分の組み合わせも抽出できる.MaPea では,異なる時系列データ毎にベクトル化を行い,それらのコサイン類似度により評価する.2 つのデータセットから類似部分を動的計画法の概念を使い抽出する.MaPea の有効性を fNIRS 時系列データを使った実験により検証した.実際の fNIRS 時系列データを用いて脳機能の検定を t 検定を用いた解析手法と MaPea を用いた解析手法で行い,結果を比較した.MaPea による解析手法のほうが神経血管カップリングの理論にそって脳活動を探索できていた.以上より,MaPea が脳血流時系列データに対して有用であることが示唆された.
課題の難易度変化による成績の違いが脳活動に及ぼす影響

杉田出弥, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　16th　2014年
雑音環境下における数字記憶課題時の成績と脳血流変化に対する男女差の検討

將積彩芽, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　16th　2014年
fNIRSを用いた脳の異種感覚情報処理機構についての検討

滝謙一, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　16th　2014年
専門家が良好と判断する角膜内皮細胞画像生成システム

松浦秀行, 上堀聖史, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　JSAI2014　2D12-2D12　2014年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_2d12 　

ISSN： 1347-9881

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近年，角膜の病気に対する治療では専門家の目視によって角膜の評価が行われているが，目視による判断は専門家によって精度が異なる問題がある．よって，本研究では細胞診断における客観的評価基準の確立を目的とし，専門家が良好と判断する角膜内皮細胞画像を生成するシステムを対話型遺伝的アルゴリズムを用いて構築した．本稿では，構築したシステムの概要と専門家によるシステム評価実験の結果について述べる．
fNIRSから得られる時系列データ間の相関値を特徴量とする識別の検討

吉田倫也, 福島亜梨花, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　JSAI2014　1F35-1F35　2014年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_1f35 　

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fNIRSやfMRIと行った非侵襲な装置を利用することにより、ヒトの脳機能情報を取得することが容易になってきた。これらの情報を利用することで、男女の区別やタスクに対する得意、不得意といった識別を行うことが可能である。しかしながら、どのような脳機能情報を利用するかで、識別の精度は大きく異なる。本研究では、fNIRSの各プローブで得られる時系列データ間の相関値を特徴量として識別する手法の検討を行う。
2クラス分類の為の遺伝的プログラミングを用いた特徴量変換手法の提案

白石駿英, 吉田倫也, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　JSAI2014　1D32-1D32　2014年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_1d32 　

ISSN： 1347-9881

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遺伝的プログラミング(GP)を用いた2クラスの分類の為の特徴量変換手法を提案する．GPをの表現する式を用いて2クラスデータの特徴量変換を行い，SVMによる分類精度を向上させる．その際，既存手法と異なり，1次元変換データの大小関係でが明らかな2クラス分布を想定し，それに近づけることを評価する重み関数を評価関数として提案する．これにより，既存手法で分類精度の低いデータの分類精度が提案手法では向上した．
脳血流変化量に対するDeep Learningを用いた被験者の状態分類の基礎的検討

塙賢哉, 福島亜梨花, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　JSAI2014　1F5OS06b2-1F5OS06b2　2014年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_1f5os06b2 　

ISSN： 1347-9881

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fNIRS装置から得られる脳血流変化量が生体的な特徴と相関があるかどうかは議論の余地がある。本研究では、脳血流変化量を特徴量とし被験者の識別を行い、その結果の優位差を検討することで、着目する相関を議論する。本発表では、記憶タスク時に音環境を変化させた際に男女の成績の違いが見られた知的作業時の脳血流変化量をDeepLearningを用い,男女の識別を行う。結果から、着目する相関が見られることを示す。
脳波を用いた肘関節屈曲運動イメージの識別法の検討

大久保祐希, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　28　1-4　2014年
出版者・発行元：人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_1f4os06a2 　

ISSN： 1347-9881

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本論文では，EEGを用いて運動に関係する脳波を取得し，左右識別を行う際に使用される特徴量の抽出手法を提案する．提案手法では，左右識別に用いる特徴量をFFTによるオーバーラップ処理を用いて抽出する．20人の被験者に対し抽出した特徴量を用いてSVMで左右識別を行った．既存手法と比較した結果，20人中15人の被験者で既存手法を上回る識別率を得ることができた．
色温度環境が注意の持続に及ぼす影響

大西夏子, 田中美里, 福島亜梨花, 田中美寿穂, 若村智子, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　2014　(0)　1F4OS06a4-1F4OS06a4　2014年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_1f4os06a4 　

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<p>本稿では，実験前の心理状態により色温度が作業時の脳活動に及ぼす影響が異なることを示す．本研究では，心理状態の評価にPOMS(Profile of Mood States)を用い，高低2種類の色温度環境下で実験を行った．脳活動の調査には，近赤外分光法を用いてGO/NOGO Task時の脳血流変化を計測した．結果として，高色温度環境下において，活気のある被験者群で課題中の脳血流の著しい増加が見られた．</p>
細胞領域分割のための画像処理GPにおける学習領域決定法の検討

関谷駿介, 布川将来人, 小泉範子, 奥村直毅, 山本詩子, 廣安知之

人工知能学会全国大会論文集　2014　(0)　2D13-2D13　2014年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2014.0_2d13 　

ISSN： 1347-9881

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<p>角膜内皮再生医療では細胞画像から特徴量を抽出することで，培養状態の品質評価を行っている．この品質評価の支援を目的とし，我々は学習データ（画像）とGenetic Programmingを用いた特徴量抽出システムを提案した．本稿ではテクスチャ特徴量とクラスタリングを用いた，提案システムにおける学習データの決定方法を提案し，検証実験によって本提案がシステムの性能向上に繋がる事を示す．</p>
Discussion of brain functional on the effects of color temperature on sustained attention using functional near-infrared spectroscopy 国際誌査読有り

Tomoyuki HIROYASU, Natsuko ONISHI, Misato TANAKA, Arika FUKUSHIMA, Tomoko WAKAMURA, Utako YAMAMOTO

Neuroscience　2013年11月
Impact of sustained attention on difference between visual and auditory stimuli 国際誌査読有り

Tomoyuki Hiroyasu, Akane Kimura, Arika Fukushima, Misato Tanaka, Tomoko Wakamura, Utako Yamamoto

Neuroscience, Nov　2013年11月
リーディングスパンテストを用いたワーキングメモリの検討：大脳皮質の活性部位のfNIRSを利用した基礎的検討

廣安知之, 真島希実, 山本詩子

同志社大学理工学研究報告　54　(3)　240-247　2013年10月
出版者・発行元：同志社大学理工学研究所
DOI： 10.14988/pa.2017.0000013326 　

ISSN： 0036-8172

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本稿では,言語性ワーキングメモリ課題であるリーディングスパンテストを用いて,ワーキングメモリ容量と脳血流の関係の検討を行った.脳血流量変化は脳活動を評価する指標の一つである.機能的近赤外分光法(fNIRS)は,脳血流の変化を検出するための非侵襲装置である.そのため,脳活動の活性化領域を把握することができる.本稿では,前頭前野背外側部(DLPFC)と左下前頭回(LIFG)を関心領域(ROI)として着目した.これらの関心領域の機能的な活性化はfNIRSを用いて検討した.DLPFCは注意の維持を行い,LIFGは言語処理を司るとされている.実験により以下の3点が得られた.まず,DLPFCとRSTの間で機能的な関係がみられた.被験者を高成績群と低成績群の二つのグループに分類したところ,低成績群の脳血流量変化は高成績群の脳血流量変化に比べて活性が大きかった.次に,両群においてLIFGでは活性パターンに違いがみられた.高成績群では活性が持続していたのに対し,低成績群では活性が低下した.最後に,低成績群のみにおいてDLPFCの活性が上昇した. In this paper, the relationship between a working memory capacity and a brain activity were evaluated using the results of a Reading Span Test (RST), which is a language working memory task. A cerebral blood flow change is one of the indexes of evaluating brain activities. functional Near-infrared Spectroscopy (fNIRS) is a non-invaded device to detect a cerebral blood flow change, so that it can be used to figure out the activated area of brain activities. In this paper, we focus on dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) and the left inferior frontal gyrus (LIFG) as regions of interests (ROI). Functional activation of these ROIs was examined using fNIRS. It has been reported that DLPFC is responsible for continuing cautions, while LIFG manages language processing. Through the experiments, the following three points were observed. First, the functional relation between DLPFC and RST was observed. The subjects were classified into two groups; a high score and a low score groups. The cerebral blood flow changes in of the subjects in the low score group were greater than that of the subjects in the high score group. Second, in the both groups, LIFG was activated with the different active patterns; In LIFG, the brain activity was constant for in the high score group, while it was declining in the low score group. Lastly, the brain activity in the DLPFC region for the low score group increased. source:https://doors.doshisha.ac.jp/opac/opac_link/bibid/SB00960326/?lang=0
アルツハイマー型認知症患者の帯状束における病変の解析と評価 : MR-DTIを用いた神経線維追跡による研究

久田祥史, 山本詩子, 小林哲生, 山崎貴史, 長田乾

電子情報通信学会技術研究報告. MBE, MEとバイオサイバネティックス　113　(61)　43-48　2013年5月17日
出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
ISSN： 0913-5685

eISSN： 2432-6380
fNIRS実験時における音圧変化の影響の検討

井上楓彩, 星野雄地, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　15th　2013年
視覚刺激と聴覚刺激の違いにおける注意の持続性への影響

木村茜, 福島亜梨花, 若村智子, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　15th　2013年
色温度環境の差異が注意の持続に及ぼす影響のfNIRSを用いた検討

大西夏子, 福島亜梨花, 若村智子, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　15th　2013年
リーディングスパンテストを用いたワーキングメモリの検討-fNIRSを利用した基礎的検討-

真島希実, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　15th　2013年
GO/NOGO課題の難易度変化が脳の反応抑制に与える影響の検討

杉田出弥, 福島亜梨花, 山本詩子, 廣安知之

日本ヒト脳機能マッピング学会プログラム・抄録集　15th　2013年
リアルタイムfMRIによる対話型最適化システムの検討

田中美里, 山本詩子, 三木光範

人工知能学会全国大会論文集　JSAI2013　3H3OS05b4-3H3OS05b4　2013年
出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会
DOI： 10.11517/pjsai.jsai2013.0_3h3os05b4 　

ISSN： 1347-9881

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本研究ではfMRI (functional Magnetic Resonance Imaging)を用い，人間の脳機能情報から嗜好や感性の情報を抽出し，対話型最適化に応用することを検討している．本稿では，複数の対象問題に対する被験者の賦活と選択行動の関係性を検証し，fMRIを用いた対話型最適化システムの要件に関して検証を行う．
<学生の声>「わからないことはひとにききましょう。」

山本詩子

26　62-62　2011年9月
出版者・発行元：京都大学電気関係教室・洛友会
DOI： 10.14989/152122 　

ISSN： 1882-5214
Two-Craft Coulomb-Force Formation Dynamics 国際誌

YAMAKAWA Hiroshi, YAMAMOTO Utako

Proceedings of 18th workshop on JAXA Astrodynamics and flight mechanics　18th　209-214　2009年3月
電磁気力を用いた衛星編隊飛行

山川宏, 小嶋浩嗣, 上田善勝, 矢野克之, 向井祐利, 山本詩子

宇宙科学技術連合講演会講演集(CD-ROM)　52nd　189　2008年

ISSN： 1884-1945

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講演・口頭発表等 9

Application of Q-Adam to deep neural network for deformation estimation of elastic object 国際会議

Utako Yamamoto, Masayuki Ohzeki, Megumi Nakao, Tetsuya Matsuda

7th Adiabatic Quantum Computing Conference 2018, AQC-18　2018年6月26日
Application of concept of quantum annealing to deep neural network for deformation estimation of elastic object 国際会議

Utako Yamamoto, Masayuki Ohzeki, Megumi Nakao, Tetsuya Matsuda

Quantum Machine Learning and Biomimetic Quantum Technologies　2018年3月19日
2次元1H-13C異核種多量子コヒーレンスMRSIにおける圧縮センシングを用いた時系列再構成

山本詩子, 今井宏彦, 佐野圭, 大関真之, 松田哲也, 田中利幸

第45回日本磁気共鳴医学会大会　2017年9月14日
Time-series reconstruction using compressed sensing with ADMM in 2D magnetic resonance spectroscopic imaging 国際会議

Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Kei Sano, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda, Toshiyuki Tanaka

International Meeting on High-Dimensional Data-Driven Science (HD3-2017)　2017年9月12日
カーネル法を用いた弾性体の部分観測情報に基づく変形推定

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 松田哲也

第56回日本生体医工学会大会　2017年5月3日
Shape estimation of elastic object with neural network 国際会議招待有り

Utako Yamamoto, Megumi Nakao, Masayuki Ohzeki, Tetsuya Matsuda

Workshop on Statistical Physics of Disordered Systems and Its Applications, SPDSA2017　2017年2月8日
ヒトの臓器を模した弾性体の変形シミュレーションへの機械学習の応用招待有り

山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 松田哲也

第一回構造イメージングと情報処理研究会　2017年2月7日
拡散テンソル画像法を用いたファイバートラッキングについて

山本詩子

京都大学大学院情報学研究科論理生命学分野研究室セミナー　2016年12月27日
信念伝播法を用いたベイズ推定による脳画像の自動ラベリング手法の検討

山本詩子, 大関真之, 廣安知之, 中尾恵, 松田哲也

第44回日本磁気共鳴医学会大会　2016年9月11日

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共同研究・競争的資金等の研究課題 8

ブラックボックス最適化を用いた臓器の変形推定手法の開発

山本詩子

2022年4月1日～ 2025年3月31日
量子アニーリングを用いた組合せ最適化技術による次世代MRI計測手法の開発

山本詩子

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for JSPS Fellows

研究種目：Grant-in-Aid for JSPS Fellows

研究機関：Kyoto University

2020年4月24日～ 2023年3月31日

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本研究計画では複数のパラメータの組み合わせ最適化問題となり最適化が困難なMRI計測時の撮像シーケンスを最適化する手法を開発し、効率的な計測から診断に効果的なより情報量の多いMRI画像を得ることを目的としている。研究計画1年目は特に、心臓など生体内の局所的な動きを捉えることのできるタギングMRIにおいて、標識とするタグパターンの最適化を行うことにより、動きの検出性能向上を目指すものである。タグパターンは0と1で表される配列であり、その最適化は膨大な数の組み合わせから最適なものを選ぶ組み合わせ最適化問題となり、計算量が非常に多く全てを探索することは困難である。研究計画1年目の本年度については、入力されたタグパターンからSLR法に基づいてMRIパルスシーケンスを計算し、そのパルスシーケンスに沿って磁場を印加した場合に撮像結果として生成されるタグパターンを、Bloch方程式に基づいてシミュレーションする計算プログラムの開発を行い、そのプログラムの動作確認を行った。さらに次年度以降の準備として、量子アニーリングマシンを直ちに活用することができるように、カーネル法によるガウス過程回帰を用いたベイズ的最適化を利用したブラックボックス最適化のプログラムの開発を行った。量子アニーリングマシンについては、シミュレーテッド・アニーリングのようにデジタルコンピュータを用いた研究ほど、器用にコスト関数を扱うことができず、事前に用意された制約なし二次計画問題の形に書き下す必要がある。そのガウス過程回帰に関するプログラムには、関連する他のプロジェクト研究における研究の進捗が良好であることから、相補的な作成が可能となり、本年度中に完成することができた。
生体画像の見た目変換技術に基づいた早期診断のための読影支援システムの開発

山本詩子

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

研究種目：Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

研究機関：Kyoto University

2019年4月1日～ 2022年3月31日

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本研究計画では、撮像装置や撮像時期の異なる生体画像の画像間のわずかな見た目の違いを変換して合わせる手法を開発し、医師による読影を支援する技術の開発を目的としている。多くの病院で非侵襲的に生体内を観察できるMRI装置による画像診断が導入されているが、MRI装置は病院ごとにメーカーや特性が異なり、また一つの病院内で複数の装置を導入している場合もある。撮像装置が異なると、同様の撮像シーケンスで撮った画像でも、コントラストや色味や滑らかさといった画像の見た目がわずかに異なるため、医師の読影ストレスの増加を引き起こしている。そこでこの画像の見た目を均質にし、読影をサポートする技術の開発が望まれている。計画2年目である本年度は、本質的に重要な要素を見つけ出すスパース推定に基づいて見た目の違いに関係する重要な要素を抽出するプログラムの開発に取り組んだ。また、1年目に開発したMRI画像同士の見た目を合わせる変換器のさらなる改良に取り組んだ。MRI画像の見た目を合わせる変換器は、対応の無い画像同士の変換方法の一つである敵対的生成ネットワークを利用して、異なる装置で撮像したMRI画像の見た目を変換した。日常の診療で同一人物が複数の装置で撮像されることはほぼ無いため、対応の無い画像データに適用できる教師無し学習を用いた。1年目に開発した変換器では、MRI画像を小さいパッチに分けて、1枚の画像の中のどの部分であるかを同定せずに見た目変換を行っていが、画像を分けずにスライス全体で変換する方法を採用することにし、見た目変換をより良く行うことができるようになった。スパース推定に基づいて重要な要素を抽出するプログラムの開発においては、関連する他プロジェクト研究におけるスパース推定との相補的な開発を行い、本年度中に開発することができた。
脱気変形肺に対応した微小結節の術中同定法

伊達洋至, 陳豊史, 濱路政嗣, 松田哲也, 中尾恵, 山本詩子, 武淑瓊, 石井隆司, 長坂学, 乾谷徹, 片岡弘之, 高波健太郎、坂本英男

2017年4月～ 2020年3月
生体画像の統計的性質と医師の叡智を統合した脳疾患自動検出技術の開発競争的資金

山本詩子

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)

制度名：KAKENHI, Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

研究種目：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

研究機関：Kyoto University

2016年4月～ 2019年3月

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本研究では、ヒト脳のMRI画像が持つ統計的な性質と、医師の知見を統合して利用することにより医師をサポートすることを目的として進めた。拡散テンソル画像法により取得した複数のコントラストを持つ画像を特徴量ベクトルとし、医師により解剖学的領域ごとに分けられたラベルマップを教師とし、ボルツマン機械学習によるベイズ推定を用いて脳画像のラベリングを行う手法を開発した。また、MRI装置により取得した生体のスペクトルデータからスパースモデリングを用いて画像を再構成する手法開発を行った。これらの結果を国内学会では磁気共鳴医学会、国際学会ではISMRMなどで発表し、関連分野の研究者とのディスカッションを行った。
ヒト脳画像の統計的性質を用いた脳疾患自動検出技術の開発競争的資金

山本詩子

提供機関：Kyoto University

制度名：The Kyoto University Research Funds for Young Scientists (Step-up)

2015年4月～ 2016年3月
脳内情報処理の時空間定量解析複数刺激の時間差入力に対する脳血行動態と神経結合競争的資金

山本詩子

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)

制度名：KAKENHI, Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

研究種目：Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

研究機関：Doshisha University

2013年4月～ 2015年3月

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複数の感覚刺激を処理する脳活動と、活動する皮質領域間を結合する脳神経線維との時空間的な相関関係を評価することにより、複数の情報を時系列的に処理する脳内の動的な情報処理機構を解明することを目的として研究を進めた。視覚刺激と聴覚刺激をそれぞれ単体で被験者に与えた時と、両刺激を同時に与えた時の脳活動を近赤外分光法により計測して比較した。また磁気共鳴拡散テンソル画像法を用いた神経線維追跡から得られる脳神経線維の結合特徴と近赤外分光法による脳活動データの関係について検討するため、全頭の脳活動データを脳表面のボクセル単位のデータへと補間し、活性部位とそこから伸びる神経線維の時間的な変化を観測した。
精神疾患の定量評価診断支援システムに向けた拡散テンソルMRI計測と神経線維追跡競争的資金

山本詩子

提供機関：Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)

制度名：KAKENHI, Grant-in-Aid for JSPS Research Fellow (DC2)

2011年4月～ 2013年3月

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MR-DTIを用いた脳神経線維追跡を行なう際に、関心領域を自動的に設定することで再現性と作業効率の向上を図り、また追跡された線維束の特徴量を評価することで、統合失調症患者の大脳白質病変を定量的に解析することを目的として研究を進めた。解剖学的情報に基づいて標準脳のMRI画像に合わせて作られた脳地図を利用し、関心領域を自動設定する手法を開発した。統合失調症患者14名と健常成人21名の拡散テンソル画像を用い、矢状層を関心領域として神経線維追跡を行なった。線維追跡から求めた指標について統計解析を行なった結果、線維束の異方性の強さFA、線維束の見かけの拡散係数MD、および連続する方向ベクトル間の内積DAにおいて、患者と健常者の有意な違いが見られた。本研究により得られた結果は先行研究を支持するものであり、脳地図を用いた自動関心領域設定手法は神経線維追跡に適していることが示された。また、患者と健常者に有意な違いの見られた指標が、統合失調症を定量的に評価するための指標と成り得ることが示された。さらに、MR-DTIを用いた神経線維追跡手法において、複数の神経線維の交叉部などMR-DTIで拡散の異方性が低下する領域において追跡の精度を向上させることは疾患の特徴を定量的に見出すために重要である。そこで、追跡中に異方性が低下した位置から前方に離れた位置における線維束を探索して、異方性低下部をB-Spline曲線で補間し、補間部分とその前後における線維束の軌跡が持つ曲率および,捩率を最適な追跡結果の評価に用いる方法によって異方性低下に対処する手法を開発した。手法の妥当性を評価するため、神経線維が直線的に、また曲線的に交叉した様子を模した拡散テンソルMRIのシミュレーション画像に対して開発手法を適用した。追跡精度は昨年度の研究における追跡の目的領域到達率と比較し、特に先行手法が苦手としていた曲線的なシミュレーションモデルにおいて最大で45.2%の増加を確認し、線維束交叉部が曲線的な場合において手法の妥当性が示された。

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