研究者詳細

顔写真

ホンマ　ノリヤス
本間　経康
Noriyasu Homma
所属
大学院医学系研究科　保健学専攻　医用情報技術科学講座（医用画像工学分野）
職名
教授
学位

  • 博士（工学）（東北大学）

委員歴 24

  • 計測自動制御学会　理事

    2021年2月 ～ 継続中

  • 計測自動制御学会　東北支部顧問

    2014年1月 ～ 継続中

  • 日本生体医工学会　東北支部幹事

    2009年4月 ～ 継続中

  • International Journal of Engineering Business Management　Editorial Board Member

    2008年11月 ～ 継続中

  • International Journal of Engineering Business Management　編集委員

    2008年11月 ～ 継続中

  • IEEE Computational Intelligence Society　Technical Committee Member

    2007年4月 ～ 継続中

  • IEEE Computational Intelligence Society　専門委員

    2007年4月 ～ 継続中

  • Artificial Life and Robotics　編集委員

    2006年4月 ～ 継続中

  • 計測自動制御学会 人工生命体システム部会　委員

    2006年1月 ～ 継続中

  • Intelligent and Fuzzy Systems　副編集長

    2006年1月 ～ 継続中

  • 計測自動制御学会 コンピューテーショナル・インテリジェンス（旧ニューラルネットワーク）部会　委員

    2005年4月 ～ 継続中

  • 計測自動制御学会　東北支部 支部長

    2020年2月 ～ 2021年2月

  • 計測自動制御学会　システム・情報部門 部門長

    2018年2月 ～ 2019年2月

  • 計測自動制御学会　システム・情報部門 副部門長

    2017年2月 ～ 2018年1月

  • 計測自動制御学会 コンピューテーショナル・インテリジェンス部会　主査

    2015年1月 ～ 2016年12月

  • 計測自動制御学会 コンピューテーショナル・インテリジェンス（旧ニューラルネットワーク）部会　副主査

    2013年1月 ～ 2014年12月

  • 計測自動制御学会　東北支部事業幹事

    2010年1月 ～ 2013年12月

  • 計測自動制御学会　東北支部事業幹事

    2010年1月 ～ 2013年12月

  • 計測自動制御学会 人工生命体システム部会　主査

    2008年1月 ～ 2009年12月

  • 計測自動制御学会システムインテグレーション部門　表彰委員

    2007年1月 ～ 2008年12月

  • 計測自動制御学会　編集委員

    2006年3月 ～ 2008年2月

  • 計測自動制御学会　編集委員

    2006年3月 ～ 2008年2月

  • 計測自動制御学会 人工生命体システム部会　副主査

    2006年1月 ～ 2007年12月

  • 計測自動制御学会 人工生命体システム部会　副主査

    2006年1月 ～ 2007年12月

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所属学協会 4

  • 日本放射線技術学会(1998/05-2008/10)

  • AAPM(2012/07-)

  • 計測自動制御学会(1991/06-)

  • IEEE(1998/10-)

研究キーワード 3

  • カオス

  • 脳機能

  • 複雑系

研究分野 4

  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 制御、システム工学 /

  • ライフサイエンス / 放射線科学 /

  • ライフサイエンス / 医用システム /

  • 情報通信 / 知能情報学 /

受賞 23

  1. SSI優秀論文賞

    2020年11月　計測自動制御学会システム・情報部門　肺がん放射線治療のための目標範囲提示型呼吸誘導システムによる呼吸動態再現性向上の試み

  2. 部門貢献表彰

    2019年11月　計測自動制御学会システム・情報部門

  3. 優秀論文発表賞A賞

    2019年1月　電気学会　マーカレス腫瘍追跡のための隠れマルコフモデルを用いたX線動画像からの物体輝度抽出

  4. SSI Excellent Paper Award

    2018年11月　計測自動制御学会システム・情報部門　Computer-Aided Diagnosis of Micro-Calcification Clusters in Mammograms Using an Adaptive GMM

  5. 最優秀論文賞

    2018年9月　FANシンポジウム運営委員会　マーカレス腫瘍追跡のための隠れマルコフモデルを用いたX線動画像からの物体輝度抽出

  6. SSI優秀論文賞

    2017年11月　計測自動制御学会システム・情報部門　肺がん放射線治療のためのX線動画像中の標的腫瘍のアフィン変換に基づく追跡法

  7. SSI優秀発表賞

    2017年11月　計測自動制御学会システム・情報部門　乳がん病変検出のための深層学習を用いた計算機支援画像診断システム

  8. FAN 2015 最優秀論文賞

    2015年9月25日　FANシンポジウム運営委員会

  9. 2014年度SICE学術奨励賞

    2015年2月20日　計測自動制御学会　構造情報に基づく乳房X線画像上の腫瘤陰影検出法

  10. 生体医工学シンポジウムベストリサーチアワード

    2014年9月26日　日本生体医工学会　Pilot study on evaluation of baroreflex function using green light photoplethysmogram

  11. 2013年度SICE学術奨励賞

    2014年2月21日　計測自動制御学会　画像解剖学的な乳腺異常推定による乳房X線画像上の構築の乱れ病変検出法

  12. 平成２５年電気学会 優秀論文発表A賞

    2014年2月5日　電気学会　呼吸性位置変動時系列予測の性能改善のための知的モデル化の試み

  13. 生体医工学シンポジウムベストリサーチアワード

    2013年9月21日　日本生体医工学会　生理的指標を用いた3次元映像の生体影響評価における心理的影響の減衰

  14. Finalist of SICE Annual Conf. 2013 International Award

    2013年9月17日　SICE　A Kernel-Based Method for Real-Time Markerless Tumor Tracking in Fluoroscopic Image Sequence

  15. 生体医工学シンポジウムベストリサーチアワード

    2012年9月8日　日本生体医工学会　Physiological Evaluation of Visually-Induced Motion Sickness Using Independent Component Analysis of Photoplethysmogram

  16. Finalist of SICE Annual Conference Young Authors Award

    2012年8月23日　SICE

  17. 生体医工学シンポジウムベストリサーチアワード

    2011年9月16日　日本生体医工学会　植込み型除細動器用致死性不整脈検出アルゴリズムの高速・高精度化

  18. 7.American Association of Medical Physics, John R. Cameron Young Investigator Competition Finalists

    2010年7月　American Association of Medical Physics

  19. Finalist of SICE Annual Conf. Young Author's Award

    2005年8月　SICE

  20. Finalist of SICE Annual Conference Young Authors Award

    2004年8月6日　SICE

  21. Finalist of SICE Annual Conference International Award

    2002年8月　SICE

  22. KACC Best Paper Award

    2000年10月　Institute of Control, Automation, and Systems Engineering

  23. Finalist of Best Poster Award at 14th IFAC World Congress

    1999年7月　IFAC

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論文 237

  1. Reproducible Machine Learning-Based Voice Pathology Detection: Introducing the Pitch Difference Feature. 国際誌

    Jan Vrba, Jakub Steinbach, Tomáš Jirsa, Laura Verde, Roberta De Fazio, Yuwen Zeng, Kei Ichiji, Lukáš Hájek, Zuzana Sedláková, Zuzana Urbániová, Martin Chovanec, Jan Mareš, Noriyasu Homma

    Journal of voice : official journal of the Voice Foundation　2025年4月11日

    DOI： 10.1016/j.jvoice.2025.03.028 　

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    PURPOSE: We introduce a novel methodology for voice pathology detection using the publicly available Saarbrücken Voice Database and a robust feature set combining commonly used acoustic handcrafted features with two novel ones: pitch difference (relative variation in fundamental frequency) and NaN feature (failed fundamental frequency estimation). METHODS: We evaluate six machine learning (ML) algorithms-support vector machine, k-nearest neighbors, naive Bayes, decision tree, random forest, and AdaBoost-using grid search for feasible hyperparameters and 20 480 different feature subsets. Top 1000 classification models-feature subset combinations for each ML algorithm are validated with repeated stratified cross-validation. To address class imbalance, we apply k-means synthetic minority oversampling technique to augment the training data. RESULTS: Our approach achieves 85.61%, 84.69%, and 85.22% unweighted average recall for females, males, and combined results, respectively. We intentionally omit accuracy as it is a highly biased metric for imbalanced data. CONCLUSION: Our study demonstrates that by following the proposed methodology and feature engineering, there is a potential in detection of various voice pathologies using ML models applied to the simplest vocal task, a sustained utterance of the vowel /a:/. To enable easier use of our methodology and to support our claims, we provide a publicly available GitHub repository with DOI 10.5281/zenodo.13771573. Finally, we provide a REFORMS checklist to enhance readability, reproducibility, and justification of our approach.

  2. Vision Transformer-Based Breast Mass Diagnosis in Mammography Using Bilateral Information

    Tianyu Zeng, Zhang Zhang, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence in Engineering and Technology (IICAIET)　147-152　2024年8月26日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/iicaiet62352.2024.10730097 　

  3. Attention Optimization in AI-Aided Drowning Diagnosis Using Post-Mortem CT to Mitigate Overfitting with Limited Training Data

    Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang, Taihei Mizuno, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)　32　1-6　2024年6月30日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/ijcnn60899.2024.10650327 　

  4. Integration of Classification and Segmentation for Computer-Aided Diagnosis System of Drowning

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)　1-7　2024年6月30日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/ijcnn60899.2024.10650202 　

  5. Inconsistency between Human Observation and Deep Learning Models: Assessing Validity of Postmortem Computed Tomography Diagnosis of Drowning. 国際誌

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Jiaoyang Wang, Akihito Usui, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Shuoyan Chou, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    Journal of imaging informatics in medicine　2024年2月9日

    DOI： 10.1007/s10278-024-00974-6 　

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    Drowning diagnosis is a complicated process in the autopsy, even with the assistance of autopsy imaging and the on-site information from where the body was found. Previous studies have developed well-performed deep learning (DL) models for drowning diagnosis. However, the validity of the DL models was not assessed, raising doubts about whether the learned features accurately represented the medical findings observed by human experts. In this paper, we assessed the medical validity of DL models that had achieved high classification performance for drowning diagnosis. This retrospective study included autopsy cases aged 8-91 years who underwent postmortem computed tomography between 2012 and 2021 (153 drowning and 160 non-drowning cases). We first trained three deep learning models from a previous work and generated saliency maps that highlight important features in the input. To assess the validity of models, pixel-level annotations were created by four radiological technologists and further quantitatively compared with the saliency maps. All the three models demonstrated high classification performance with areas under the receiver operating characteristic curves of 0.94, 0.97, and 0.98, respectively. On the other hand, the assessment results revealed unexpected inconsistency between annotations and models' saliency maps. In fact, each model had, respectively, around 30%, 40%, and 80% of irrelevant areas in the saliency maps, suggesting the predictions of the DL models might be unreliable. The result alerts us in the careful assessment of DL tools, even those with high classification performance.

  6. Attention Optimization in AI-Aided Drowning Diagnosis Using Post-Mortem CT to Mitigate Overfitting with Limited Training Data.

    Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang 0002, Taihei Mizuno, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    IJCNN　1-6　2024年

    DOI： 10.1109/IJCNN60899.2024.10650327 　

  7. Integration of Classification and Segmentation for Computer-Aided Diagnosis System of Drowning.

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang 0002, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    IJCNN　1-7　2024年

    DOI： 10.1109/IJCNN60899.2024.10650202 　

  8. How intra-source imbalanced datasets impact the performance of deep learning for COVID-19 diagnosis using chest X-ray images

    Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Ivo Bukovský, Noriyasu Homma

    Scientific Reports　13　(1)　2023年11月3日

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1038/s41598-023-45368-w 　

    eISSN：2045-2322

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    Abstract Over the past decade, the use of deep learning has been widely increasing in the medical image diagnosis field. Deep learning-based methods’ (DLMs) performance strongly relies on training data. Therefore, researchers often focus on collecting as much data as possible from different medical facilities or developing approaches to avoid the impact of inter-category imbalance (ICI), which means a difference in data quantity among categories. However, due to the ICI within each medical facility, medical data are often isolated and acquired in different settings among medical facilities, known as the issue of intra-source imbalance (ISI) characteristic. This imbalance also impacts the performance of DLMs but receives negligible attention. In this study, we study the impact of the ISI on DLMs by comparison of the version of a deep learning model that was trained separately by an intra-source imbalanced chest X-ray (CXR) dataset and an intra-source balanced CXR dataset for COVID-19 diagnosis. The finding is that using the intra-source imbalanced dataset causes a serious training bias, although the dataset has a good inter-category balance. In contrast, the deep learning model performed a reliable diagnosis when trained on the intra-source balanced dataset. Therefore, our study reports clear evidence that the intra-source balance is vital for training data to minimize the risk of poor performance of DLMs.

  9. Comprehensive evaluation of machine learning algorithms for predicting sleep–wake conditions and differentiating between the wake conditions before and after sleep during pregnancy based on heart rate variability

    Xue Li, Chiaki Ono, Noriko Warita, Tomoka Shoji, Takashi Nakagawa, Hitomi Usukura, Zhiqian Yu, Yuta Takahashi, Kei Ichiji, Norihiro Sugita, Natsuko Kobayashi, Saya Kikuchi, Ryoko Kimura, Yumiko Hamaie, Mizuki Hino, Yasuto Kunii, Keiko Murakami, Mami Ishikuro, Taku Obara, Tomohiro Nakamura, Fuji Nagami, Takako Takai, Soichi Ogishima, Junichi Sugawara, Tetsuro Hoshiai, Masatoshi Saito, Gen Tamiya, Nobuo Fuse, Susumu Fujii, Masaharu Nakayama, Shinichi Kuriyama, Masayuki Yamamoto, Nobuo Yaegashi, Noriyasu Homma, Hiroaki Tomita

    Frontiers in Psychiatry　14　2023年6月6日

    出版者・発行元： Frontiers Media SA

    DOI： 10.3389/fpsyt.2023.1104222 　

    eISSN：1664-0640

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    Introduction Perinatal women tend to have difficulties with sleep along with autonomic characteristics. This study aimed to identify a machine learning algorithm capable of achieving high accuracy in predicting sleep–wake conditions and differentiating between the wake conditions before and after sleep during pregnancy based on heart rate variability (HRV). Methods Nine HRV indicators (features) and sleep–wake conditions of 154 pregnant women were measured for 1 week, from the 23rd to the 32nd weeks of pregnancy. Ten machine learning and three deep learning methods were applied to predict three types of sleep–wake conditions (wake, shallow sleep, and deep sleep). In addition, the prediction of four conditions, in which the wake conditions before and after sleep were differentiated—shallow sleep, deep sleep, and the two types of wake conditions—was also tested. Results and Discussion In the test for predicting three types of sleep–wake conditions, most of the algorithms, except for Naïve Bayes, showed higher areas under the curve (AUCs; 0.82–0.88) and accuracy (0.78–0.81). The test using four types of sleep–wake conditions with differentiation between the wake conditions before and after sleep also resulted in successful prediction by the gated recurrent unit with the highest AUC (0.86) and accuracy (0.79). Among the nine features, seven made major contributions to predicting sleep–wake conditions. Among the seven features, “the number of interval differences of successive RR intervals greater than 50 ms (NN50)” and “the proportion dividing NN50 by the total number of RR intervals (pNN50)” were useful to predict sleep–wake conditions unique to pregnancy. These findings suggest alterations in the vagal tone system specific to pregnancy.

  10. How Different Data Sources Impact Deep Learning Performance in COVID-19 Diagnosis using Chest X-ray Images.

    Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang 0002, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Shuo-Yan Chou, Noriyasu Homma

    IIAI-AAI　508-513　2023年

    DOI： 10.1109/IIAI-AAI59060.2023.00103 　

  11. How Different Data Sources Impact Deep Learning Performance in COVID-19 Diagnosis using Chest X-ray Images

    Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Shuoyan Chou, Noriyasu Homma

    Proceedings - 2023 14th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2023　508-513　2023年

    DOI： 10.1109/IIAI-AAI59060.2023.00103 　

  12. Risk Analysis of Breast Cancer by Using Bilateral Mammographic Density Differences: A Case-Control Study

    Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang, Jiaqi Chen, Yumi Takane, Satoru Yanagaki, Naoko Mori, Kei Ichiji, Katsuaki Kato, Mika Yanagaki, Akiko Ebata, Minoru Miyashita, Takanori Ishida, Noriyasu Homma

    The Tohoku Journal of Experimental Medicine　261　(2)　139-150　2023年

    出版者・発行元： Tohoku University Medical Press

    DOI： 10.1620/tjem.2023.j066 　

    ISSN：0040-8727

    eISSN：1349-3329

  13. Deep Learning-Based Diagnosis of Fatal Hypothermia Using Post-Mortem Computed Tomography

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Issei Yoshizumi, Zhang Zhang, Taihei Mizuno, Shota Sakamoto, Yusuke Kawasumi, Akihito Usui, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    The Tohoku Journal of Experimental Medicine　260　(3)　253-261　2023年

    出版者・発行元： Tohoku University Medical Press

    DOI： 10.1620/tjem.2023.j041 　

    ISSN：0040-8727

    eISSN：1349-3329

  14. Improved Tumor Image Estimation in X-Ray Fluoroscopic Images by Augmenting 4DCT Data for Radiotherapy

    Takumi Shinohara, Kei Ichiji, Jiaoyang Wang, Noriyasu Homma, Xiaoyong Zhang, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics　26　(4)　471-482　2022年7月20日

    出版者・発行元： Fuji Technology Press Ltd.

    DOI： 10.20965/jaciii.2022.p0471 　

    ISSN：1343-0130

    eISSN：1883-8014

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    Measurement of tumor position is important for the radiotherapy of lung tumors with respiratory motion. Although tumors can be observed using X-ray fluoroscopy during radiotherapy, it is often difficult to measure tumor position from X-ray image sequences accurately because of overlapping organs. To measure tumor position accurately, a method for extracting tumor intensities from X-ray image sequences using a hidden Markov model (HMM) has been proposed. However, the performance of tumor intensity extraction depends on limited knowledge regarding the tumor motion observed in the four-dimensional computed tomography (4DCT) data used to construct the HMM. In this study, we attempted to improve the performance of tumor intensity extraction by augmenting 4DCT data. The proposed method was tested using simulated datasets of X-ray image sequences. The experimental results indicated that the HMM using the augmentation method could improve tumor-tracking performance when the range of tumor movement during treatment differed from that in the 4DCT data.

  15. [A Review of Current Knowledge for X-ray Energy in CT: Practical Guide for CT Technologist].

    Kazutaka Hoyoshi, Tomomi Ohmura, Shingo Kayano, Mitsunori Goto, Shun Muramatsu, Noriyasu Homma

    Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi　78　(5)　449-463　2022年5月20日

    DOI： 10.6009/jjrt.2022-1238 　

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    In computed tomography (CT) systems, the optimal X-ray energy in imaging depends on the material composition and the subject size. Among the parameters related to the X-ray energy, we can arbitrarily change only the tube voltage. For years, the tube voltage has often been set at 120 kVp. However, since about 2000, there has been an increasing interest in reducing radiation dose, and it has led to the publication of various reports on low tube voltage. Furthermore, with the spread of dual-energy CT, virtual monochromatic X-ray images are widely used since the contrast can be adjusted by selecting the optional energy. Therefore, because of the renewed interest in X-ray energy in CT imaging, the issue of energy and imaging needs to be summarized. In this article, we describe the basics of physical characteristics of X-ray attenuation with materials and its influence on the process of CT imaging. Moreover, the relationship between X-ray energy and CT imaging is discussed for clinical applications.

  16. A 2.5D Deep Learning-Based Method for Drowning Diagnosis Using Post-Mortem Computed Tomography

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Yusuke Kawasumi, Akihito Usui, Kei Ichiji, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics　27　(2)　1-10　2022年

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI： 10.1109/jbhi.2022.3225416 　

    ISSN：2168-2194

    eISSN：2168-2208

  17. A cloud system for extraction of autonomic nervous system indices and blood pressure variabilities from video images

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Proceedings of the International Display Workshops　27　983-984　2021年12月9日

    ISSN：1883-2490

  18. Remote, Non-Contact and Continuous Extraction of Multiple Peoples’ Autonomic Nervous System Indices from One Fish-Eye Camera

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Emi Yuda, Tomoyuki Yambe

    Proceedings of the International Display Workshops　573-573　2021年12月2日

    出版者・発行元： International Display Workshops General Incorporated Association

    DOI： 10.36463/idw.2021.0573 　

    ISSN：1883-2490

  19. Letter on Convergence of In-Parameter-Linear Nonlinear Neural Architectures With Gradient Learnings. 国際誌

    Ivo Bukovsky, Gejza Dohnal, Peter M Benes, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    IEEE transactions on neural networks and learning systems　PP　2021年11月17日

    DOI： 10.1109/TNNLS.2021.3123533 　

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    This letter summarizes and proves the concept of bounded-input bounded-state (BIBS) stability for weight convergence of a broad family of in-parameter-linear nonlinear neural architectures (IPLNAs) as it generally applies to a broad family of incremental gradient learning algorithms. A practical BIBS convergence condition results from the derived proofs for every individual learning point or batches for real-time applications.

  20. Comments on ``Convergence Analysis of Adaptive Exponential Functional Link Network''. 国際誌

    Ivo Bukovsky, Gejza Dohnal, Noriyasu Homma

    IEEE transactions on neural networks and learning systems　PP　2021年11月11日

    DOI： 10.1109/TNNLS.2021.3123540 　

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    This article is to comment on the derivation of the weight-update stability of in-parameter-linear nonlinear learning system with the gradient descent learning rule in the above article. Our comments are not to disqualify the commented article's whole contribution; however, the issues should be pointed out to avoid their proliferation.

  21. Deep Learning-Based Interpretable Computer-Aided Diagnosis of Drowning for Forensic Radiology

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Yusuke Kawasumi, Akihito Usui, Kei Ichiji, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    2021 60th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan, SICE 2021　820-824　2021年9月8日

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

  22. An interpretable DL-based method for diagnosis of H.Pylori infection using gastric X-ray images

    Reima Ishii, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma

    LifeTech 2021 - 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies　6-7　2021年3月9日

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/LifeTech52111.2021.9391979 　

  23. Manganese Dynamics in Mouse Brain After Systemic MnCl2 Administration for Activation-Induced Manganese-Enhanced MRI. 国際誌

    Hiroki Tanihira, Tomonori Fujiwara, Satomi Kikuta, Noriyasu Homma, Makoto Osanai

    Frontiers in neural circuits　15　787692-787692　2021年

    DOI： 10.3389/fncir.2021.787692 　

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    Activation-induced manganese-enhanced MRI (AIM-MRI) is an attractive tool for non-invasively mapping whole brain activities. Manganese ions (Mn2+) enter and accumulate in active neurons via calcium channels. Mn2+ shortens the longitudinal relaxation time (T1) of H+, and the longitudinal relaxation rate R1 (1/T1) is proportional to Mn2+ concentration. Thus, AIM-MRI can map neural activities throughout the brain by assessing the R1 map. However, AIM-MRI is still not widely used, partially due to insufficient information regarding Mn2+ dynamics in the brain. To resolve this issue, we conducted a longitudinal study looking at manganese dynamics after systemic administration of MnCl2 by AIM-MRI with quantitative analysis. In the ventricle, Mn2+ increased rapidly within 1 h, remained high for 3 h, and returned to near control levels by 24 h after administration. Microdialysis showed that extracellular Mn returned to control levels by 4 h after administration, indicating a high concentration of extracellular Mn2+ lasts at least about 3 h after administration. In the brain parenchyma, Mn2+ increased slowly, peaked 24-48 h after administration, and returned to control level by 5 days after a single administration and by 2 weeks after a double administration with a 24-h interval. These time courses suggest that AIM-MRI records neural activity 1-3 h after MnCl2 administration, an appropriate timing of the MRI scan is in the range of 24-48 h following systemic administration, and at least an interval of 5 days or a couple of weeks for single or double administrations, respectively, is needed for a repeat AIM-MRI experiment.

  24. Heart Rate Information-Based Machine Learning Prediction of Emotions Among Pregnant Women. 国際誌

    Xue Li, Chiaki Ono, Noriko Warita, Tomoka Shoji, Takashi Nakagawa, Hitomi Usukura, Zhiqian Yu, Yuta Takahashi, Kei Ichiji, Norihiro Sugita, Natsuko Kobayashi, Saya Kikuchi, Yasuto Kunii, Keiko Murakami, Mami Ishikuro, Taku Obara, Tomohiro Nakamura, Fuji Nagami, Takako Takai, Soichi Ogishima, Junichi Sugawara, Tetsuro Hoshiai, Masatoshi Saito, Gen Tamiya, Nobuo Fuse, Shinichi Kuriyama, Masayuki Yamamoto, Nobuo Yaegashi, Noriyasu Homma, Hiroaki Tomita

    Frontiers in psychiatry　12　799029-799029　2021年

    DOI： 10.3389/fpsyt.2021.799029 　

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    In this study, the extent to which different emotions of pregnant women can be predicted based on heart rate-relevant information as indicators of autonomic nervous system functioning was explored using various machine learning algorithms. Nine heart rate-relevant autonomic system indicators, including the coefficient of variation R-R interval (CVRR), standard deviation of all NN intervals (SDNN), and square root of the mean squared differences of successive NN intervals (RMSSD), were measured using a heart rate monitor (MyBeat) and four different emotions including "happy," as a positive emotion and "anxiety," "sad," "frustrated," as negative emotions were self-recorded on a smartphone application, during 1 week starting from 23rd to 32nd weeks of pregnancy from 85 pregnant women. The k-nearest neighbor (k-NN), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), random forest (RF), naïve bayes (NB), decision tree (DT), gradient boosting trees (GBT), stochastic gradient descent (SGD), extreme gradient boosting (XGBoost), and artificial neural network (ANN) machine learning methods were applied to predict the four different emotions based on the heart rate-relevant information. To predict four different emotions, RF also showed a modest area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC) of 0.70. CVRR, RMSSD, SDNN, high frequency (HF), and low frequency (LF) mostly contributed to the predictions. GBT displayed the second highest AUC (0.69). Comprehensive analyses revealed the benefits of the prediction accuracy of the RF and GBT methods and were beneficial to establish models to predict emotions based on autonomic nervous system indicators. The results implicated SDNN, RMSSD, CVRR, LF, and HF as important parameters for the predictions.

  25. Human ability enhancement for reading mammographic masses by a deep learning technique

    Noriyasu Homma, Kyohei Noro, Xiaoyong Zhang, Yutaro Kon, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Akiko Sato, Naoko Mori

    Proceedings - 2020 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, BIBM 2020　2962-2964　2020年12月16日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/BIBM49941.2020.9313564 　

  26. シミュレーション画像を用いたダークバンドアーチファクト評価

    保吉 和貴, 佐藤 和宏, 菊地 雄歩, 松岡 真由, 本間 経康

    日本CT技術学会雑誌　第8回学術大会予稿集　6-6　2020年10月

    出版者・発行元： (NPO)日本CT技術学会

    ISSN：2434-2769

    eISSN：2434-2750

  27. Learning entropy of adaptive filters via clustering techniques

    Ivo Bukovsky, Gejza Dohnal, Pavel Steinbauer, Ondrej Budik, Kei Ichiji, Homma Noriyasu

    2020 Sensor Signal Processing for Defence Conference, SSPD 2020　2020年9月1日

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/SSPD47486.2020.9272138 　

  28. A Deep Learning Aided Drowning Diagnosis for Forensic Investigations using Post-Mortem Lung CT Images 国際誌

    Noriyasu Homma, Xiaoyong Zhang, Amber Qureshi, Takuya Konno, Yusuke Kawasumi, Akihito Usui, Masato Funayama, Ivo Bukovsky, Kei Ichiji, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS　2020-July　1262-1265　2020年7月

    DOI： 10.1109/EMBC44109.2020.9175731 　

    ISSN：1557-170X

  29. Adaptive Gaussian Mixture Model-Based Statistical Feature Extraction for Computer-Aided Diagnosis of Micro-Calcification Clusters in Mammograms

    ZHANG Zhang, ZHANG Xiaoyong, ICHIJI Kei, TAKANE Yumi, YANAGAKI Satoru, KAWASUMI Yusuke, ISHIBASHI Tadashi, HOMMA Noriyasu

    サイス ジェイシムシ　13　(4)　183-190　2020年

    出版者・発行元： 公益社団法人 計測自動制御学会

    DOI： 10.9746/jcmsi.13.183 　

    ISSN：1882-4889

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    <p>In mammography, detection and categorization of micro-calcification clusters (MCCs) using computer-aided diagnosis (CAD) systems are very important tasks because MCCs are important signs at an early stage of breast cancer. However, the conventional methods of CAD only classify MCCs into benign and malignant types, and no method has been developed for a medical requirement to classify the MCCs into more detailed categories according to the spatial distribution of MCCs. To provide a cogent second opinion, we specifically focus on analyzing MCCs' spatial distribution and propose an adaptive Gaussian mixture model-based method to extract the statistical features of the spatial distribution in this study. By mimicking the radiologists' workflow, the proposed method used the main feature of each spatial distributions to classify the MCCs and then provide a cogent second opinion to increase the confidence level of diagnosis decisions. The experiments have been performed on 100 mammographic images with MCCs from a clinical dataset. The experimental results showed that the proposed method was able to detect the MCCs and classify the spatial distribution of the MCCs effectively.</p>

  30. Comparison of Visible and Infrared Video Plethysmography Captured from Different Regions of the Human Face. 国際誌

    Norihiro Sugita, Tomoya Matsuzaki, Makoto Yoshizawa, Kei Ichiji, Shunsuke Yamaki, Noriyasu Homma

    42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society(EMBC)　2020　4187-4190　2020年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/EMBC44109.2020.9176138 　

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    Recently, video plethysmography (VPG) - a heart rate estimation technique using a video camera - has gained significant attention. Most studies of VPG have used a visible RGB camera; only a limited number of studies investigating near-infrared light (wavelength 750-2500 nm), which can be used even in a dark environment, have been performed. The purpose of this study was to investigate the differences between VPG data collected using visible light (VPGVIS) or near-infrared light (VPGNIR) from four facial areas (forehead, right cheek, left cheek, and nose). An experiment was conducted to obtain both VPGVIS and VPGNIR simultaneously by alternately irradiating the face with NIR and VIS lights. Experimental results showed that the root mean squared error of heart rate estimated using VPGNIR was 1 bpm higher than that of VPGVIS. However, contrary to our expectations, the power of the heartbeat-related component included in VPGNIR was not reduced despite the absorbance of hemoglobin in the NIR light range being 1/100 of that in the VIS light range. This result supports the hypothesis that a main factor in the generation of VPG waves was change in the optical properties caused by blood vessels compressing the subcutaneous tissue and the venous bed. Additionally, the accuracy of the heart rate estimation using VPG tended to be high when the nose was set as the ROI. This result was likely associated with the anatomical structure of the nose.

  31. 肺がん放射線治療のための隠れマルコフモデルを用いたX線動画像中の物体輝度抽出 査読有り

    新藤雅大, 市地慶, 本間経康, 張曉勇, 奥田隼梧, 杉田典大, 八巻俊輔, 髙井良尋, 吉澤誠

    電気学会論文誌C　140　(1)　49-60　2020年1月

  32. Estimation of Absolute Blood Pressure using Video Images Captured at Different Heights from the Heart 国際誌 査読有り

    Norihiro Sugita, Taihei Noro, Makoto Yoshizawa, Kei Ichiji, Shunsuke Yamaki, Noriyasu Homma

    Proc. 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society　2019　4458-4461　2019年7月

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1109/embc.2019.8856362 　

  33. Effect of viewing a three-dimensional movie with vertical parallax 査読有り

    Norihiro Sugita, Katsuhiro Sasaki, Makoto Yoshizawa, Kei Ichiji, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Displays　58　20-26　2019年7月

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1016/j.displa.2018.10.007 　

    ISSN：0141-9382

  34. A method to measure slice sensitivity profiles of CT images under low-contrast and high-noise conditions. 国際誌 査読有り

    Goto M, Tominaga C, Taura M, Azumi H, Sato K, Homma N, Mori I

    Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)　60　100-110　2019年4月

    DOI： 10.1016/j.ejmp.2019.03.010 　

    ISSN：1120-1797

  35. Learning Entropy as a Learning-Based Information Concept 国際誌 査読有り

    Bukovsky Ivo, Kinsner Witold, Homma Noriyasu

    ENTROPY　21　(2)　2019年2月

    DOI： 10.3390/e21020166 　

    ISSN：1099-4300

  36. [Tilted-wire method to measure resolution properties of CT images at extremely low-contrast and high-noise conditions].

    Chiaki Tominaga, Hiroki Azumi, Mitsunori Goto, Masaaki Taura, Noriyasu Homma, Issei Mori

    Igaku butsuri : Nihon Igaku Butsuri Gakkai kikanshi = Japanese journal of medical physics : an official journal of Japan Society of Medical Physics　39　(3)　69-69　2019年

    DOI： 10.11323/jjmp.39.3_69 　

  37. A key-point based real-time tracking of lung tumor in x-ray image sequence by using difference of Gaussians filtering and optical flow. 査読有り

    Ichiji K, Yoshida Y, Homma N, Zhang X, Bukovsky I, Takai Y, Yoshizawa M

    Physics in medicine and biology　63　(18)　185007　2018年9月

    DOI： 10.1088/1361-6560/aada71 　

    ISSN：0031-9155

  38. Probabilistic Decomposition of X-Ray Image Sequence to Extract Obscure Target Objects for Monitoring Intrafractional Organ Motion 査読有り

    Masahiro Shindo, Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Xiaoyong Zhang, Yoshihiro Takai, Makoto Yoshizawa

    American Association of Physicists in Medicine 60th Annual Meeting　(TU-AB-205-3)　2018年7月

  39. Extraction of Blood Pressure Information from Video Plethysmography 招待有り 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Akira Tanaka, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    40th Annual Conference of IEEE Engineering in Medicine Biology Society 2018　2018年7月

  40. Tilted-wire method for measuring resolution properties of CT images under extremely low-contrast and high-noise conditions. 査読有り

    Tominaga C, Azumi H, Goto M, Taura M, Homma N, Mori I

    Radiological physics and technology　11　(2)　125-137　2018年6月

    DOI： 10.1007/s12194-018-0443-8 　

    ISSN：1865-0333

  41. Potential improvements of lung and prostate MLC tracking investigated by treatment simulations. 国際誌 査読有り

    Toftegaard J, Keall PJ, O'Brien R, Ruan D, Ernst F, Homma N, Ichiji K, Poulsen PR

    Medical physics　45　(5)　2218-2229　2018年5月

    DOI： 10.1002/mp.12868 　

    ISSN：0094-2405

  42. Contactless Technique for Measuring Blood-Pressure Variability from One Region in Video Plethysmography 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Makoto Abe, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Journal of Medical and Biological Engineering　1-10　2018年3月

  43. Remote and non-contact extraction techniques of autonomic nervous system indices and blood pressure variabilities from video images

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Proceedings of the International Display Workshops　2　968-971　2018年

    出版者・発行元： International Display Workshops

    ISSN：1883-2490

  44. An Optimization Technique to Extract Video Pulse Wave for Non-Contact Remote Monitoring of Autonomic Nervous System and Blood Pressure Variability. 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Akira Tanaka, Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2018, Nara, Japan, October 9-12, 2018　425-428　2018年

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/GCCE.2018.8574732 　

  45. 足こぎ車いすの実走行追体験システムの開発

    杉田典大, 小川健太, 吉澤誠, 本間経康, 関和則, 半田康延

    日本バーチャルリアリティ学会論文誌(Web)　23　(1)　3‐11(J‐STAGE)　2018年

    DOI： 10.18974/tvrsj.23.1_3 　

    ISSN：2423-9593

  46. 乳がん病変検出のための深層学習を用いた計算機支援画像診断システム

    鈴木真太郎, ZHANG Xiaoyong, 本間経康, 市地慶, 高根侑美, 柳垣聡, 川住祐介, 石橋忠司, 吉澤誠

    計測自動制御学会論文集　54　(8)　659‐669(J‐STAGE)　2018年

    DOI： 10.9746/sicetr.54.659 　

    ISSN：0453-4654

  47. Dosimetric evaluation of MLC-based dynamic tumor tracking radiotherapy using digital phantom: Desired setup margin for tracking radiotherapy. 査読有り

    Kadoya N, Ichiji K, Uchida T, Nakajima Y, Ikeda R, Uozumi Y, Zhang X, Bukovsky I, Yamamoto T, Takeda K, Takai Y, Jingu K, Homma N

    Medical dosimetry : official journal of the American Association of Medical Dosimetrists　43　(1)　74-81　2018年

    DOI： 10.1016/j.meddos.2017.08.005 　

    ISSN：0958-3947

  48. Classification of Mammographic Masses by Deep Learning 査読有り

    Zhang, Xiaoyong Sasaki, Takuya Suzuki, Shintaro Takane, Yumi Kawasumi, Yusuki Ishibashiz, Tadashi Homma, Noriyasu Yoshizawa, Makoto

    2017 56TH ANNUAL CONFERENCE OF THE SOCIETY OF INSTRUMENT AND CONTROL ENGINEERS OF JAPAN (SICE)　793-796　2017年9月19日

    DOI： 10.23919/SICE.2017.8105545 　

  49. An Approach to Stable Gradient-Descent Adaptation of Higher Order Neural Units 国際誌 査読有り

    Bukovsky, Ivo Homma, Noriyasu

    IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst.　28　(9)　2022-2034　2017年9月

    DOI： 10.1109/TNNLS.2016.2572310 　

  50. 最大リャプノフ指数推定に基づく呼吸性移動時系列の予測可能性の検討 査読有り

    市地慶, 本間経康, 張曉勇, 武田賢, 髙井良尋, 杉田典大, 吉澤誠

    東北医学雑誌　129　(1)　47-47　2017年8月

  51. Higher order neural units for efficient adaptive control of weakly nonlinear systems

    Ivo Bukovsky, Jan Voracek, Kei Ichiji, Homma Noriyasu

    IJCCI 2017 - Proceedings of the 9th International Joint Conference on Computational Intelligence　149-157　2017年

    DOI： 10.5220/0006557301490157 　

  52. Framework for Discrete-Time Model Reference Adaptive Control of Weakly Nonlinear Systems with HONUs. 査読有り

    Peter Mark Benes, Array,Martin Vesely, Jan Vorácek, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    Computational Intelligence - 9th International Joint Conference, IJCCI 2017 Funchal-Madeira, Portugal, November 1-3, 2017 Revised Selected Papers　829　239-262　2017年

    出版者・発行元： Springer

    DOI： 10.1007/978-3-030-16469-0_13 　

    ISSN：1860-949X

  53. PSF 法による超低 CNR 条件での MTF 測定について 査読有り

    富永千晶, 安海弘樹, 後藤光範, 田浦将明, 本間経康, 森一生

    Proceedings of JSCT　4　(2)　23-26　2016年12月

  54. A Real-Time Homography-Based Tracking Method for Tracking Deformable Tumor Motion in Fluoroscopy 査読有り

    Zhang, Xiaoyong Homma, Noriyasu Ichiji, Kei Sugita, Norihiro Takai, Yoshihiro Yoshizawa, Makoto

    2016 55TH ANNUAL CONFERENCE OF THE SOCIETY OF INSTRUMENT AND CONTROL ENGINEERS OF JAPAN (SICE)　1673-1677　2016年9月20日

    DOI： 10.1109/SICE.2016.7749183 　

  55. Mass Detection Using Deep Convolutional Neural Network for Mammographic Computer-Aided Diagnosis 査読有り

    Suzuki, Shintaro Zhang, Xiaoyong Homma, Noriyasu Ichiji, Kei Sugita, Norihiro Kawasumi, Yusuke Ishibashi, Tadashi Yoshizawa, Makoto

    2016 55TH ANNUAL CONFERENCE OF THE SOCIETY OF INSTRUMENT AND CONTROL ENGINEERS OF JAPAN (SICE)　1382-1386　2016年9月20日

    DOI： 10.1109/SICE.2016.7749265 　

  56. Evaluation of the Amount of the Manganese Entry in the Neurons for Activity-Induced Manganese-Enhanced MRI 査読有り

    Kikuta, Satomi Yanagawa, Yuchio Homma, Noriyasu Osanai, Makoto

    Electr. Commun. Jpn.　99　(8)　48-53　2016年8月

    DOI： 10.1002/ecj.11838 　

  57. Easy Extraction of Blood Pressure Variability from Body Video Images Using Simulink 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Makoto Abe, Kazuma Obara, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Proc. 37th Annual Conference of IEEE Engineering in Medince Biology Society　2016年8月

  58. A Remote and Non-Contact Monitoring System of Physiological Indices to Cope with Visually Induced Motion Sickness 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Makoto Abe, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    The International Society of Electrophysiology and Kinesiology 2016 (ISEK 2016)　2016年7月8日

  59. A Tele-Electrocardiographic Monitoring System for Patients with Chronic Diseases at Home 査読有り

    Yoshizawa M, Ohuchi H, Nunokawa K, Taniuchi K, Okaniwa T, Sugita N, Abe M, Homma N, Yambe T

    Austin Emergency Medicine　2　(6)　2016年6月

  60. Detection of Masses On Mammograms Using Deep Convolutional Neural Network: A Feasibility Study 査読有り

    Suzuki, S. Zhang, X. Homma, N. Ichiji, K. Kawasumi, Y. Ishibashi, T. Yoshizawa, M

    Med. Phys.　43　(6 40)　3817　2016年6月

    DOI： 10.1118/1.4957862 　

  61. Dosimetric Evaluation of Dynamic Tumor Tracking Radiation Therapy Using Digital Phantom: A Study On Margin and Desired Accuracy of Tracking 査読有り

    Uchida, T. Kadoya, N. Ichiji, K. Nakajima, Y. Jingu, K. Osanai, M. Takeda, K. Takai, Y. Homma, N

    Med. Phys.　43　(6 25)　3638　2016年6月

    DOI： 10.1118/1.4956939 　

  62. Study of Learning Entropy for Onset Detection of Epileptic Seizures in EEG Time Series 査読有り

    Ivo Bukovsky, Matous Cejnek, Jan Vrba, Noriyasu Homma

    2016 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN)　3302-3305　2016年

    ISSN：2161-4393

  63. Blood Perfusion Display Based on Video Pulse Wave 国際誌 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Makoto Abe, Akira Tanaka, Kazuma Obara, Tsuyoshi Yamauchi, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    2016 38TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　2016　4763-4767　2016年

    DOI： 10.1109/EMBC.2016.7591792 　

    ISSN：1557-170X

  64. Estimation of heart rate variability using a compact radiofrequency motion sensor 国際誌 査読有り

    Sugita, Norihiro Matsuoka, Narumi Yoshizawa, Makoto Abe, Makoto Homma, Noriyasu Otake, Hideharu Kim, Junghyun Ohtaki, Yukio

    Med. Eng. Phys.　37　(12)　1146-1151　2015年12月

    DOI： 10.1016/j.medengphy.2015.09.008 　

  65. Remote Monitoring of Autonomic Nervous System Indices Using Video 査読有り

    Yoshizawa, Makoto Sugita, Norihiro Abe, Makoto Obara, Kazama Tanaka, Akira Homma, Noriyasu Yambe, Tomoyuki

    2015 IEEE 4TH GLOBAL CONFERENCE ON CONSUMER ELECTRONICS (GCCE)　670-671　2015年10月

    DOI： 10.1109/GCCE.2015.7398691 　

  66. A Real-Time Homography-Based Algorithm for Markerless Deformable Lung Tumor Motion Tracking Using KV X-Ray Fluoroscopy 査読有り

    X. Zhang, N. Homma, Y. Takai, K. Ichiji, N. Sugita, M. Abe, M. Yoshizawa

    MEDICAL PHYSICS　42　(6)　3656-3656　2015年6月

    DOI： 10.1118/1.4925867 　

    ISSN：0094-2405

  67. Tracking tumor boundary in MV-EPID images without implanted markers: A feasibility study. 国際誌 査読有り

    Zhang, Xiaoyong Homma, Noriyasu Ichiji, Kei Takai, Yoshihiro Yoshizawa, Makoto

    Med Phys　42　(5)　2510-2523　2015年5月

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1118/1.4918578 　

    ISSN：0094-2405

  68. 肺腫瘍追跡のための混合正規分布モデルを用いたX線画像シーケンスの背景差分 (医用画像)

    澁澤 直樹, 市地 慶, 吉田 裕輔, 張 曉勇, 本間 経康, 高井 良尋, 吉澤 誠

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報　114　(482)　277-282　2015年3月

    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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    放射線治療において,呼吸性腫瘍移動をX線透視により追跡し,照射確度を高める試みがある.しかし,X線透視画像には腫瘍だけではなく骨やその他の組織などが重畳して描出され,腫瘍追跡の妨げとなっている.本研究では,これまでに提案したX線画像シーケンスにおける移動体の特性を考慮した新しい混合正規分布モデルを用い移動体を分離・抽出するアルゴリズムの性能を臨床条件に近いX線画像シーケンスにより定量的に評価した.具体的には,3Dプリンタにより出力したファントムを実際にX線撮影した画像を用いて分離実験および腫瘍追跡実験を行い,提案法の有効性を示した.

  69. 肺腫瘍追跡のためのX線画像シーケンスの混合正規分布モデル近似に基づく対象輝度成分抽出 査読有り

    澁澤直樹, 市地慶, 張曉勇, 本間経康, 高井良尋, 吉田裕輔, 吉澤誠

    電子情報通信学会技報　2015年3月

  70. Type-one fuzzy logic for quantitatively defining imprecise linguistic terms in politics and public policy 査読有り

    Ashu M. G. Solo, Noriyasu Homma, Madan M. Gupta, Zeng-Guang Hou

    Research Methods: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications　1-4　67-83　2015年1月31日

    出版者・発行元： IGI Global

    DOI： 10.4018/978-1-4666-7456-1.ch004 　

  71. ADAPTIVE POLYNOMIAL FILTERS WITH INDIVIDUAL LEARNING RATES FOR COMPUTATIONALLY EFFICIENT LUNG TUMOR MOTION PREDICTION 査読有り

    Matous Cejnek, Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Ondrej Liska

    2015 INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING (IWCIM)　2015年

  72. Evaluation of Baroreflex Function Using Green Light Photople-thysmogram in Consideration of Resistance to Artifacts 査読有り

    Makoto Abe, Makoto Yoshizawa, Kazuma Obara, Norihiro Sugita, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Advanced Biomedical Engineering　4　1-6　2015年

    出版者・発行元： Japanese Society for Medical and Biological Engineering

    DOI： 10.14326/abe.4.1 　

    ISSN：2187-5219

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    The maximum cross-correlation coefficient (ρmax) between blood pressure (BP) and heart rate (HR) variability for frequency components limited to the Mayer wave-related band is useful for the evaluation of baroreflex function. However, continuous BP measurement with an expensive and bulky measuring device is required to calculate ρmax. This study proposes a simpler method to obtain ρmax using a green light photoplethysmogram (PPG). A green PPG sensor is less affected by motion artifacts than a near-infrared PPG sensor. In this study, an electrocardiogram, continuous BP, green PPG, and near-infrared PPG were obtained from the subjects. HR, mean BP, and pulse transit time were estimated from the signals, and ρmax was subsequently calculated. Compared to the ρmax obtained from the near-infrared PPG signal, the ρmax obtained from the green PPG signal is closer in value to the ρmax obtained from mean BP. These results show that the green PPG sensor can be used to estimate baroreflex function instead of using continuous BP measurement.

  73. 活動依存性マンガン造影MRI のための神経細胞内へのマンガン流入量の検討 査読有り

    菊田里美, 柳川右千夫, 本間 経康, 小山内 実

    電気学会論文誌C　135　(3)　280-284　2015年

    DOI： 10.1541/ieejeiss.135.280 　

  74. 乳房密度は日本人女性でも乳がん罹患危険因子か(Is Mammographic Breast Density a Risk Factor for Breast Cancer in Japanese Women?) 査読有り

    張 暁勇, 筑島 徳政, 渡邉 篤俊, 大橋 悠二, 長谷川 奈保, 市地 慶, 田村 篤史, 小山内 実, 本間 経康

    東北大学医学部保健学科紀要　24　(1)　45-51　2015年1月

    出版者・発行元： 東北大学医学部保健学科

    ISSN：1348-8899

  75. Aliased noise in X-ray CT images and band-limiting processing as a preventive measure 査読有り

    Kazuhiro Sato, Miho Shidahara, Mitsunori Goto, Isao Yanagawa, Noriyasu Homma, Issei Mori

    Radiological Physics and Technology　2015年1月

    DOI： 10.1007/s12194-015-0306-5 　

  76. Techniques for estimating blood pressure variation using video images 国際誌 査読有り

    Norihiro Sugita, Kazuma Obara, Makoto Yoshizawa, Makoto Abe, Akira Tanaka, Noriyasu Homma

    2015 37TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　2015　4218-4221　2015年

    DOI： 10.1109/EMBC.2015.7319325 　

    ISSN：1557-170X

  77. A REAL-TIME FEATURE-BASED MARKERLESS TUMOR TRACKING METHOD USING X-RAY IMAGE SEQUENCE FOR RADIOTHERAPY 査読有り

    Yusuke Yoshida, Kei Ichiji, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Yoshihiro Takai, Makoto Yoshizawa

    2015 INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING (IWCIM)　2015年

    DOI： 10.1109/IWCIM.2015.7347086 　

  78. TUMOR MOTION TRACKING USING KV/MV X-RAY FLUOROSCOPY FOR ADAPTIVE RADIATION THERAPY 査読有り

    Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Kei Ichiji, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Ivo Bukovsky, Yoshihiro Takai, Makoto Yoshizawa

    2015 INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING (IWCIM)　2015年

    DOI： 10.1109/IWCIM.2015.7347084 　

  79. Quantitative activation-induced manganese-enhanced MRI reveals severity of Parkinson's disease in mice. 国際誌 査読有り

    Kikuta, Satomi Nakamura, Yukiyo Yamamura, Yukio Tamura, Atsushi Homma, Noriyasu Yanagawa, Yuchio Tamura, Hajime Kasahara, Jiro Osanai, Makoto

    Sci Rep　5　12800-12800　2015年

    DOI： 10.1038/srep12800 　

    eISSN：2045-2322

  80. A Fast Neural Network Approach to Predict Lung Tumor Motion during Respiration for Radiation Therapy Applications 査読有り

    Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Kei Ichiji, Matous Cejnek, Matous Slama, PeterM. Benes, Jiri Bila

    BioMed Research International　2014年9月

    DOI： 10.1155/2015/489679 　

  81. Tele-healthcare systems for end-of-life decision at home 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Hitoshi Ohuchi, Kenji Nunokawa, Kouichi Taniuchi, Norihiro Sugita, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering　52　15-SY-16　2014年8月17日

    出版者・発行元： Japan Soc. of Med. Electronics and Biol. Engineering

    DOI： 10.11239/jsmbe.52.SY-15 　

    ISSN：1347-443X 1881-4379

  82. Tracking Tumor's Boundary in MV Image Sequences for Image-Guided Radiation Therapy 査読有り

    X. Zhang, N. Homma, Y. Narita, Y. Takai, K. Ichiji, M. Abe, N. Sugita, M. Yoshizawa

    Medical Physics　41　(6)　574　2014年7月

  83. A kernel-based method for markerless tumor tracking in kV fluoroscopic images 査読有り

    Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Kei Ichiji, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Yoshihiro Takai, Yuichiro Narita, Makoto Yoshizawa

    Physics in Medicine and Biology　59　4897-4911　2014年7月

    DOI： 10.1088/0031-9155/59/17/4897 　

  84. 在宅看取り用遠隔医療システム

    吉澤誠, 杉田典大, 阿部誠, 本間経康, 大内仁, 布川憲司, 山家智之

    生体医工学　52　2014年6月

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    SY-15-SY-16

  85. Type-one fuzzy logic for quantitatively defining imprecise linguistic terms in politics and public policy 査読有り

    Ashu M.G. Solo, Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou

    Political Campaigning in the Information Age　239-255　2014年5月31日

    出版者・発行元： IGI Global

    DOI： 10.4018/978-1-4666-6062-5.ch015 　

  86. A Faster 1-D Phase-Only Correlation-Based Method for Estimations of Translations, Rotation and Scaling in Images 査読有り

    X. Zhang, N. Homma, K. Ichiji, M. Abe, N. Sugita, M. Yoshizawa

    IEICE Trans. Fundamentals　E97-A　(3)　809-819　2014年3月

    出版者・発行元： Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI： 10.1587/transfun.E97.A.809 　

    ISSN：0916-8508

  87. シート型微小変位センサを用いて推定した心拍数変動の信頼性評価 査読有り

    荻原 健, 杉田 典大, 吉澤 誠, 本間 経康, 阿部 誠, 小原 一誠, 松岡 成己, 斉藤 功一, 後藤 厚志

    生体医工学　52　(1)　18-23　2014年2月

    出版者・発行元： (公社)日本生体医工学会

    DOI： 10.11239/jsmbe.52.18 　

    ISSN：1347-443X

    eISSN：1881-4379

  88. 生理的指標を用いた3次元映像の生体影響評価における心理的影響の変化 査読有り

    阿部 誠, 新沼 大樹, 吉澤 誠, 杉田 典大, 本間 経康, 山家 智之, 仁田 新一

    生体医工学　52　(1)　11-16　2014年2月

    出版者・発行元： (公社)日本生体医工学会

    DOI： 10.11239/jsmbe.52.11 　

    ISSN：1347-443X

    eISSN：1881-4379

  89. Verification of a Method of Detecting Life-threatening Arrhythmias from Human Data for Use in Implantable Cardioverter- Defibrillator 査読有り

    Makoto ABE, Makoto YOSHIZAWA, Norihiro SUGITA, Noriyasu HOMMA, Kazuo SHIMIZU, Moe GOTO, Masashi INAGAKI, Masaru SUGIMACHI, Kenji SUNAGAWA

    Advanced Biomedical Engineering　3　(0)　59-64　2014年

    出版者・発行元：

    DOI： 10.14326/abe.3.59 　

    eISSN：2187-5219

  90. Study of Learning Entropy for Novelty Detection in Lung Tumor Motion Prediction for Target Tracking Radiation Therapy 査読有り

    Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Matous Cejnek, Kei Ichiji

    PROCEEDINGS OF THE 2014 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN)　3124-3129　2014年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2014.6889834 　

    ISSN：2161-4393

  91. Discrimination Ability and Reproducibility of a New Index Reflecting Autonomic Nervous Function Based on Pulsatile Amplitude of Photoplethysmography 査読有り

    Yusuke Kano, Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Akira Tanaka, Tsuyoshi Yamauchi, Hidekazu Miura, Yasuyuki Shiraishi, Tomoyuki Yambe

    2014 36TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　1794-1800　2014年

    DOI： 10.1109/EMBC.2014.6943957 　

    ISSN：1557-170X

  92. Improving the Detection Algorithm for Life-Threatening Arrhythmias: Implementation in Implantable Cardioverter-Defibrillator 査読有り

    Makoto Abe, Makoto Yoshizawa, Telma Keiko Sugai, Noriyasu Homma, Norihiro Sugita, Kazuo Shimizu, Moe Goto, Masashi Inagaki, Masaru Sugimachi, Kenji Sunagawa

    Electronics and Communications in Japan　96　(12)　1-8　2013年12月

    DOI： 10.1002/ecj.11585 　

  93. Evaluation of Motor Performances of Hemiplegic Patients Using a Virtual Cycling Wheelchair: An Exploratory Trial 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Yoshihisa Kojima, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Kazunori Seki, Nobuyasu Handa

    Computational and Mathematical Methods in Medicine　2013　2013年11月

    DOI： 10.1155/2013/512965 　

  94. Tele-Echographic Image Archiving System Using a Tablet Computer and a Virtual Probe 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe, Yoshifumi Saij

    Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering　51　(Vol.51)　p.M-10-10-M-10　2013年9月

    出版者・発行元： Japanese Society for Medical and Biological Engineering

    DOI： 10.11239/jsmbe.51.M-10 　

    ISSN：1347-443X

  95. "A Kernel-Based Method for Real-Time Markerless Tumor Tracking in Fluoroscopic Image Sequence 査読有り

    X. Zhang, N. Homma, Y. Takai, N. Yuichiro, K. Ichiji, M. Abe, N. Sugita, M. Yoshizawa

    SICE Annual Conference 2013　828-832　2013年9月

  96. 次世代デジタルマンモグラフィ総合ビューアシステムの開発

    高根 侑美, 川住 祐介, 本間 経康, 伊藤 典明, 大友 祐司, 紺野 純, 石橋 忠司

    日本乳癌学会総会プログラム抄録集　21回　270-270　2013年6月

    出版者・発行元： (一社)日本乳癌学会

  97. Physiological Evaluation of Visually Induced Motion Sickness Using Independent Component Analysis of Photoplethysmogram 査読有り

    Makoto Abe, Makoto Yoshizawa, Norihiro SUGITA, Akira TANAKA, Noriyasu HOMMA, Tomoyuki YAMBE, Shin-ichi NITTA

    Advanced Biomedical Engineering　2　(0)　25-31　2013年5月

    出版者・発行元：

    DOI： 10.14326/abe.2.25 　

    eISSN：2187-5219

  98. A Time Varying Seasonal Autoregressive Model Based Prediction of Respiratory Motion for Tumor Following Radiotherapy 査読有り

    Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Yuichiro Narita, Yoshihiro Takai, Xiaoyong Zhang, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Computational and Mathematical Methods in Medicine　2013　2013年5月

    DOI： 10.1155/2013/390325 　

  99. A Hybrid Image Filtering Method for Computer-Aided Detection of Microcalcification Clusters in Mammograms 査読有り

    Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Shotaro Goto, Yosuke Kawasumi, Tadashi Ishibashi, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Journal of Medical Engineering　2013　1-8　2013年4月

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1155/2013/615254 　

    ISSN：2314-5129

    eISSN：2314-5137

  100. A Great Impact of Green Video Signals on Tele-Healthcare in Daily Life, Especially for Rural or Disaster Areas

    Yoshizawa Makoto, Tanaka Akira, Sugita Norihiro, Abe Makoto, Homma Noriyasu, Obara Kazuma, Yambe Tomoyuki

    生体医工学　51　M-55-M-55　2013年

    出版者・発行元： Japanese Society for Medical and Biological Engineering

    DOI： 10.11239/jsmbe.51.M-55 　

    ISSN：1347-443X

  101. Evaluation of Baroreflex System for Elderly People in Disaster Areas Using Electrocardiogram and Plethysmogram

    Yoshizawa Makoto, Tanaka Akira, Sugita Norihiro, Abe Makoto, Homma Noriyasu, Konno Satoshi, Yambe Tomoyuki

    生体医工学　51　M-9-M-9　2013年

    出版者・発行元： Japanese Society for Medical and Biological Engineering

    DOI： 10.11239/jsmbe.51.M-9 　

    ISSN：1347-443X

  102. Evaluation of Navigation Skill of Elderly People Using the Cycling Wheel Chair in a Virtual Environment 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Yoshihisa Kojima, Akira Tanaka, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Toshitsugu Kikuchi, Kazunori Seki, Yasunobu Handa

    2013 IEEE VIRTUAL REALITY CONFERENCE (VR)　125-+　2013年

    DOI： 10.1109/VR.2013.6549394 　

    ISSN：1087-8270

  103. Volume Registration Based on 3-D Phase Correlation for Tumor Motion Estimation in 4-D CT 査読有り

    Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Yoshihiro Takai, Yuichiro Narita, Makoto Yoshizawa

    2013 35TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　5095-5098　2013年

    DOI： 10.1109/EMBC.2013.6610694 　

    ISSN：1557-170X

  104. WE‐A‐134‐03: A Kernel‐Based Method for Non‐Rigid Tumor Tracking in KV Image Sequence 査読有り

    X. Zhang, N. Homma, K. Ichiji, Y. Takai, Y. Narita, M. Abe, N. Sugita, M. Yoshizawa

    Medical Physics　40　(6)　469-469　2013年

    DOI： 10.1118/1.4815509 　

    ISSN：0094-2405

  105. Moving Object Segmentation in Surveillance Video Based on Adaptive Mixtures 査読有り

    Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Kei Ichiji, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    2013 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE (SICE)　1322-1325　2013年

    ISSN：1550-0322

  106. Markerless Lung Tumor Motion Tracking by Dynamic Decomposition of X-Ray Image Intensity. 国際誌 査読有り

    Noriyasu Homma, Yoshihiro Takai, Haruna Endo, Kei Ichiji, Yuichiro Narita, Xiaoyong Zhang, Masao Sakai, Makoto Osanai, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Journal of medical engineering　2013　340821-340821　2013年

    DOI： 10.1155/2013/340821 　

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    We propose a new markerless tracking technique of lung tumor motion by using an X-ray fluoroscopic image sequence for real-time image-guided radiation therapy (IGRT). A core innovation of the new technique is to extract a moving tumor intensity component from the fluoroscopic image intensity. The fluoroscopic intensity is the superimposition of intensity components of all the structures passed through by the X-ray. The tumor can then be extracted by decomposing the fluoroscopic intensity into the tumor intensity component and the others. The decomposition problem for more than two structures is ill posed, but it can be transformed into a well-posed one by temporally accumulating constraints that must be satisfied by the decomposed moving tumor component and the rest of the intensity components. The extracted tumor image can then be used to achieve accurate tumor motion tracking without implanted markers that are widely used in the current tracking techniques. The performance evaluation showed that the extraction error was sufficiently small and the extracted tumor tracking achieved a high and sufficient accuracy less than 1 mm for clinical datasets. These results clearly demonstrate the usefulness of the proposed method for markerless tumor motion tracking.

  107. スマートエイジングのためのバーチャル散歩システム 査読有り

    杉田典大, 杉原僚太, 吉澤誠, 本間経康, 阿部誠, 川嶋隆太

    日本バーチャルリアリティ学会論文誌　17　(4)　497-504　2012年12月31日

    出版者・発行元： 特定非営利活動法人 日本バーチャルリアリティ学会

    DOI： 10.18974/tvrsj.17.4_497 　

    ISSN：1344-011X

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    In this study, a novel virtual walking system has been developed for putting the concept of advocating a positive acceptance of the later stages of life or aging, called smart aging, into practice. An essential core of the system can be found in striking the right balance between virtual and real worlds for old people to use pleasantly and safely. The system consists of a laptop computer, micro-projectors, and a completely new screen system mounted on the walking frame, called "walking frame mounted display (WFMD)." Users can physically walk with pleasure by the virtual reality technology and safely by the WFMD in the virtual environment. Furthermore, the WFMD does not require any sensors to be worn and is sufficiently inexpensive for home use. Comparison of experimental results clearly demonstrates that the real walking in a virtual environment using the WFMD is easier to use for old people than stamping their feet on the "Wii balance board" in the same environment.

  108. Lung Tumor Motion Estimation Using 3-D Phase Correlation for Radiotherapy Treatment 査読有り

    Xiaoyong ZHANG, Noriyasu HOMMA, Yoshihiro TAKAI, Yuichiro NARITA, Makoto ABE, Norihiro SUGITA, Makoto YOSHIZAWA

    Proc. SICE Annual Conference 2012　754-758　2012年8月

  109. DoG-Based Detection of Architectural Distortion in Mammographic Images for Computer-Aided Detection 査読有り

    Takeshi Handa, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Tadashi, Ishibashi, Yusuke Kawasumi, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Proc. SICE Annual Conference 2012　762-767　2012年8月

  110. Evaluation of autonomic nervous function for elderly people using electrocardiogram and plethysmogram 招待有り 査読有り

    Yoshizawa M, Sugita N, Abe M, Homma N, Konno S, Yambe T, Nitta S

    Proceedings of SICE Annual Conference 2012　1665-1668　2012年8月

  111. Design of an Error-Based Adaptive Controller for a Flexible Robot Arm using Dynamic Pole Motion Approach 査読有り

    Ki-Young Song, Madan M. Gupta, Noriyasu Homma

    Journal of Robotics　2011　2012年3月

  112. Tumor image extraction from fluoroscopy for a markerless lung tumor motion tracking and prediction 査読有り

    Noriyasu Homma, Keita Ishihara, Yoshihiro Takai, Haruna Endo, Kei Ichiji, Masao~Sakai, Yuichiro Narita, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    Proc. SPIE Medical Imaging　8316　391-397　2012年2月

    DOI： 10.1117/12.911960 　

  113. Fundamentals of higher order neural networks for modeling and simulation 査読有り

    Madan M. Gupta, Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Ashu M. G. Solo, Zeng-Guang Hou

    Artificial Higher Order Neural Networks for Modeling and Simulation　103-133　2012年

    出版者・発行元： IGI Global

    DOI： 10.4018/978-1-4666-2175-6.ch006 　

  114. Intelligent sensing and monitoring : respiratory motion prediction for tumor following radiotherapy. 査読有り

    K. Ichiji, N. Homma, M. Sakai, I. Bukovsky, X. Zhang, M. Osanai, M. Abe, N. Sugita, M. Yoshizawa

    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research　2　(4)　331-342　2012年

  115. Application of a Telemedical Tool in an Isolated Island and a Disaster Area of the Great East Japan Earthquake 招待有り 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Tomoyuki Yambe, Norihiro Sugita, Satoshi Konno, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Futoshi Takei, Katsuhiko Yokota, Yoshifumi Saijo, Shin-ichi Nitta

    IEICE Trans. Fundamentals/Commun./Electron./Inf. & Syst.　E85-A/B/C/D/　(10)　3067-3073　2012年

    出版者・発行元： The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

    DOI： 10.1587/transcom.E95.B.3067 　

    ISSN：0916-8516

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    The present paper has reported a case study of the "Electronic Doctor's Bag" which is a telemedical tool for home-visit medical services using the mobile communications environment in an isolated island and a disaster area hit by the tsunami. Clinical trials performed for 20 patients around a clinic in Miyako Island indicated that the communication functions of the proposed system were highly evaluated by patients as well as medical staffs. However, the system still has room for further improvement in operability, portability and mobile communication environment. The experience at the shelter in Kesennuma City suggested that mobile healthcare tools such as the proposed system will be strongly required when there are no or only paramedical staffs after leaving of emergency medical staffs.

  116. SU‐E‐J‐135: 3‐D Fourier‐Based Volumetric Registration for Estimating Intra‐Fractional Lung Tumor Motion 査読有り

    X. Zhang, N. Homma, Y. Takai, Y. Narita, M. Yoshizawa

    Medical Physics　39　(6)　3683　2012年

    DOI： 10.1118/1.4734971 　

    ISSN：0094-2405

  117. SU‐D‐BRA‐02: An Extended Time‐Variant Seasonal Autoregressive Model‐Based Prediction for Irregular Breathing Motion Tracking 査読有り

    K. Ichiji, N. Homma, M. Sakai, Y. Narita, Y. Takai, M. Yoshizawa

    Medical Physics　39　(6)　3616　2012年

    DOI： 10.1118/1.4734680 　

    ISSN：0094-2405

  118. Respiratory Motion Prediction for Tumor Following Radiotherapy by using Time-variant Seasonal Autoregressive Techniques 招待有り 査読有り

    Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Yoshihiro Takai, Yuichiro Narita, Mokoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    2012 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　6028-6031　2012年

    ISSN：1557-170X

  119. Development of a Virtual Reality System to Evaluate Skills Needed to Drive a Cycling Wheel-Chair 招待有り 査読有り

    Norihiro Sugita, Yoshihisa Kojima, Makoto Yoshizawa, Akira Tanaka, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Kazunori Seki, Nobuyasu Handa

    2012 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　6019-6022　2012年

    ISSN：1557-170X

  120. Telemedicine System Necessary in Disaster Areas 招待有り 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Hitoshi Kawata, Tomoyuki Yambe, Satoshi Konno, Yoshifumi Saijo, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Shin-ichi Nitta

    2012 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE (SICE)　1661-1664　2012年

  121. 植込み型除細動器への実装を考慮した致死性不整脈検出アルゴリズムの改良 査読有り

    阿部誠, 吉澤誠, テルマケイコスガイ, 本間経康, 杉田典大, 清水一夫, 後藤萌, 稲垣正司, 杉町勝, 砂川賢二

    電気学会論文誌C　132　(12)　1943-1948　2012年

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1541/ieejeiss.132.1943 　

    ISSN：1348-8155 0385-4221

  122. 植込み型除細動器用致死性不整脈検出アルゴリズムの高速・高精度化 査読有り

    阿部 誠, テルマ ケイコ スガイ, 吉澤 誠, 本間 経康, 杉田 典大, 清水 一夫, 後藤 萌, 稲垣 正司, 杉町 勝, 砂川 賢二

    生体医工学　49　(6)　932-938　2011年12月

    出版者・発行元： Japanese Society for Medical and Biological Engineering

    DOI： 10.11239/jsmbe.49.932 　

    ISSN：1347-443X

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    The implantable cardioverter-defibrillator (ICD) is an effective therapeutic device for rescuing patients with cardiac diseases from death caused by life-threatening arrhythmias. The authors previously have proposed a detection algorithm of life-threatening arrhythmia with a multiple regression model. In this research, we have developed the algorithm so as to accurately classify cardiac rhythms and to reduce in the computational time with a microcontroller used in the ICD. The experimental results showed that the proposed method kept a high accuracy to detect cardiac rhythms. In addition, the validation of implementation of the proposed algorithm in the microcontroller indicated that the result of detection of cardiac rhythms could be attained within computational time of 60 ms. For the practical application, it is necessary to evaluate the power consumption of the ICD working with the proposed method.

  123. “Evaluation of temporal relationship between a physiological index and a subjective score using average mutual information 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Akira Tanaka, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Shigeru Chiba, Tomoyuki Yambe, Shin-ichi Nitta

    Displays　32　(4)　201-208　2011年10月

    DOI： 10.1016/j.displa.2011.04.003 　

  124. Potentials of Quadratic Neural Unit for Applications 査読有り

    Ricardo Rodriguez, Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma

    Int'l. J. of Software Science and Computational Intelligence　3　(3)　1-12　2011年9月

  125. Intelligent sensing of biomedical signals - Lung tumor motion prediction for accurate radiotherapy 査読有り

    Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Ivo Bukovsky, Makoto Yoshizawa

    IEEE SSCI 2011 - Symposium Series on Computational Intelligence - CompSens 2011: 2011 IEEE Workshop on Merging Fields of Computational Intelligence and Sensor Technology　35-41　2011年

    DOI： 10.1109/MFCIST.2011.5949518 　

  126. Methods for Assessment of Effects of Habitual Exercise on the Autonomic Nervous Function Using Plethysmogram 査読有り

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Tomoyuki Yambe, Satoshi Konno, Telma Keiko Sugai, Makoto Abe, Noriyasu Homma

    2011 ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY (EMBC)　1157-1160　2011年

    DOI： 10.1109/IEMBS.2011.6090271 　

    ISSN：1557-170X

  127. 容積脈波の独立成分分析による圧受容器反射機能の評価 査読有り

    阿部 誠, 吉澤 誠, 杉田 典大, 田中 明, 本間 経康, 山家 智之, 仁田 新一

    電気学会論文誌C　131　(9)　4-1546　2011年

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1541/ieejeiss.131.1540 　

    ISSN：1348-8155 0385-4221

  128. Sensitivity improvement of automatic pulmonary nodules detection in chest X-ray CT images 査読有り

    Noriyasu Homma, Satoshi Shimoyama, Tadashi Ishibashi, Yusuke Kawazumi, Makoto Yoshizawa

    Artificial Life and Robotics　15　526-529　2010年12月

    DOI： 10.1007/s10015-010-0860-1 　

  129. Extraction of the Mayer wave component in blood pressure from the instantaneous phase difference between electrocardiograms and photoplethysmograms 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Masanori Murakoshi, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe, Shinichi Nitta

    Artificial Life and Robotics　15　522-525　2010年12月

    DOI： 10.1007/s10015-010-0861-0 　

  130. Lung Tumor Motion Prediction Based on Multiple Time-Variant Seasonal Autoregressive Model for Tumor Following Radiotherapy 査読有り

    Kei Ichiji, Makao Sakai, Noriyasu Homma, Yoshihiro Takai, Makoto Yoshizawa

    Proc. SII 2010　353-358　2010年12月

    DOI： 10.1109/SII.2010.5708351 　

  131. Quadratic Neural Unit is a Good Compromise between Linear Models and Neural Networks for Industrial Applications 査読有り

    Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Ladislav Smetana, Ricardo Rodriguez, Martina Mironovova, Stanislav Vrana

    Proc. 9th IEEE Int'l. Conf. Cognitive Informatics　2010年7月

    DOI： 10.1109/COGINF.2010.5599677 　

  132. Adaptive Seasonal Autoregressive Model Based Intrafractional Lung Tumor Motion Prediction for Continuously Irradiation 査読有り

    Kei Ichiji, Makao Sakai, Noriyasu Homma, Yoshihiro Takai, Makoto Yoshizawa

    Medical Physics　37　(6)　3331-3332　2010年7月

  133. How can brain learn to control a nonholonomic system? 査読有り

    Noriyasu Homma, Shinpei Kato, Takakuni Goto, Ivo Bukovsky, Ryuta Kawashima, Makoto Yoshizawa

    Journal of Robotics　2010　2010年6月

  134. Lung motion prediction by static neural networks 査読有り

    Ricardo Rodriguez, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Jiri Bila, Noriyasu Homma

    Proc. (IMEKO TC 18) 4th Int’l. Symp. Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions　2010年6月

  135. Estimation of Blood Pressure Variability from the Temporal Difference 査読有り

    Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Masayuki Murakoshi, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe, Shin-ichi Nitta

    5th International Symposium on Medical, Bio- and Nano-Electronics　23-27　2010年2月

  136. Prediction Methods of Unsteady Periodic Tumour Motion for Radiotherapy 査読有り

    Masao SAKAI Kei ICHIJI, Noriyasu HOMMA, Yoshihiro TAKAI, Makoto YOSHIZAWA

    5th International Symposium on Medical, Bio- and Nano-Electronics　75-78　2010年2月

  137. Development of a Prediction System for Lung Tumor Motion for Radiation Therapy 査読有り

    Kei ICHIJI, Masao SAKAI, Noriyasu HOMMA, Yoshihiro TAKAI, Makoto YOSHIZAWA

    5th International Symposium on Medical, Bio- and Nano-Electronics　109-110　2010年2月

  138. A time variant seasonal ARIMA model for lung tumor motion prediction 査読有り

    K. Ichiji, M. Sakai, N. Homma, Y. Takai, M. Yoshizawa

    Proc. AROB 10　485-488　2010年2月

  139. Pulse Transmission Time Based on Temporal Difference in the Instantaneous Phase Between Electrocardiogram and Photoplethysmogram Signals 査読有り

    M. Murakoshi, M. Yoshizawa, N. Sugita, M. Abe, N. Homma, T. Yambe, S. Nitta

    Proc. AROB 10　489-492　2010年2月

  140. Dynamický backpropagation a predikce 査読有り

    Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma

    Automatizace　53　(1-2)　61-66　2010年2月

  141. Higher order neural networks: Fundamental theory and applications 査読有り

    Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou, Ashu M. G. Solo, Ivo Bukovsky

    Artificial Higher Order Neural Networks for Computer Science and Engineering: Trends for Emerging Applications　396-422　2010年

    出版者・発行元： IGI Global

    DOI： 10.4018/978-1-61520-711-4.ch017 　

  142. Testing Potentials of Dynamic Quadratic Neural Unit for Prediction of Lung Motion during Respiration for Tracking Radiation Therapy 査読有り

    Ivo Bukovsky, Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawa, Ricardo Rodriguez

    2010 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS IJCNN 2010　2010年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2010.5596748 　

    ISSN：2161-4393

  143. SU‐GG‐J‐55: Simultaneous Estimation of Lung Tumor Image and Intrafractional Motion without Implanted Markers Using KV‐X‐Ray Fluoroscopy for Image‐Guided Radiotherapy 査読有り

    H. Endo, N. Homma, Y. Takai, M. Yoshizawa

    Medical Physics　37　(6)　3157　2010年

    DOI： 10.1118/1.3468279 　

    ISSN：0094-2405

  144. Human Brain Activities Related to Manual Control of a Nonholonomic System: An f-MRI Study 査読有り

    Noriyasu Homma, Shinpei Kato, Takakuni Goto, Masao Sakai, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa, Y. Yomogida, Y. Sassa, M. Sugiura, J. Riera, R. Kawashima

    International Journal of Advanced Computer Engineering　2　(2)　129-133　2009年12月

  145. A Study on Effect of Morphological Filters on Computer-aided Medical Image Diagnosis 招待有り 査読有り

    Noriyasu Homma, Yuko Kawai, Satoshi Shimoyama, Tadashi Ishibashi, Makoto Yoshizawa

    Artificial Life and Robotics　14　(2)　191-194　2009年11月

    DOI： 10.1007/s10015-009-0651-8 　

  146. Dynamic Backpropagation 査読有り

    Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma

    Automatizace　52　(10)　586-590　2009年10月

  147. 放射線治療のための肺腫瘍位置変動の周期ダイナミクス予測に関する一考察 査読有り

    市地慶, 酒井正夫, 本間経康, 高井良尋, 吉澤誠, 竹田宏

    計測自動制御学会東北支部45周年記念学術講演会講演論文集　1202　23-26　2009年9月1日

  148. Manual control of a nonholonomic system by multiple predictor-controller pair architecture 査読有り

    S. Kato, T. Goto, N. Homma, M. Yoshizawa

    Proc. ICROS-SICE 2009　5036-5039　2009年8月

  149. Auto-Detection of Non-Isolated Pulmonary Nodules Connected to The Chest Walls in X-ray CT images 査読有り

    S. Shimoyama, N. Homma, M. Sakai, T. Ishibashi, M. Yoshizawa

    Proc. ICROS-SICE 2009　3672-3675　2009年8月

  150. Obama, McCain, and Warren Needed Fuzzy Logic to Define 'Rich' by Income 査読有り

    Solo, A. M. G, Gupta, M. M, Homma, N, Hou, Z.-G

    Proceedings of the 2009 International e-Learning, e-Business, Enterprise Information Systems, and e-Government　265-270　2009年7月

  151. Solving Convex Optimization Problems Using Recurrent Neural Networks in Finite Time 査読有り

    Long Cheng, Zeng-Guang Hou, Noriyasu Homma, Min Tan, Madam M. Gupta

    Proc. International Joint Conference on Neural Networks　2009年6月

    DOI： 10.1109/IJCNN.2009.5178723 　

  152. Lung Area Extraction from X-ray CT Images for Computer-aided Diagnosis of Pulmonary Nodules by using Active Contour Model 査読有り

    Noriyasu Homma, Satoshi Shimoyama, Tadashi Ishibashi, Makoto Yoshizawa

    WSEAS Trans. Information Science & Applications,　6　(5)　746-755　2009年5月

  153. A New Motion Management Method for Lung Tumor Tracking Radiation Therapy 査読有り

    Noriyasu Homma, Masao Sakai, Haruna Endo, Masatoshi Mitsuya, Yoshihiro Takai, Makoto Yoshizawa

    WSEAS Trans. Systems　8　(4)　471-480　2009年4月

  154. Multiple Model-based Reinforcement learning of a Nonholonomic Control System 査読有り

    Shinpei Kato, Takakuni Goto, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawa

    4th International Symposium on Medical, Bio- and Nano-Electronics　85-86　2009年3月

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    Sendai, Japan

  155. 心血管IVR用X線装置の空間散乱X線量の装置間比較 査読有り

    稲葉 洋平, 江端 綾子, 田浦 将明, 結城 裕子, 竹川 弥香, 梁川 功, 田村 元, 町田 好男, 小倉 隆英, 森 一生, 本間 経康, 石橋 忠司, 齋藤 春夫, 高井 良尋, 佐藤 行彦, 仲田 栄子, 丸岡 伸, 細貝 良行, 千田 浩一

    東北大学医学部保健学科紀要　18　(1)　45-51　2009年2月

  156. Auto-Detection of Non-Isolated Pulmonary Nodules in X-ray CT Images 査読有り

    Noriyasu Homma, Satoshi Shimoyama, Masao Sakai, Tadashi Ishibashi, Makoto Yoshizawa

    PROCEEDINGS OF THE 8TH WSEAS INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA BASES　396-+　2009年

  157. Time Series Prediction of Respiratory Motion for Lung Tumor Tracking Radiation Therapy 査読有り

    Noriyasu Homma, Masao Sakai, Yoshihiro Takai

    NN'09: PROCEEDINGS OF THE 10TH WSEAS INTERNATIONAL CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS　126-+　2009年

  158. Combinatorial Effect of Various Features Extraction on Computer Aided Detection of Pulmonary Nodules in X-ray CT Images 査読有り

    Noriyasu Homma, Kazunori Takei, Tadashi Ishibashi

    WSEAS Trans. Information Science & Applications,　5　(7)　1127-1136　2008年7月

  159. Natural Intelligence: Noise-Resistance of Neural Spike Communication 査読有り

    N. Homma, K. Fuchigami, M, Sakai, T. Goto, K. Abe

    Int. J. Artificial Life and Robotics　12　295-300　2008年3月

    DOI： 10.1007/s10015-007-0485-1 　

  160. 形状的特徴量抽出に基づく胸部X線CT画像における肺結節陰影パターンの自動鑑別 査読有り

    武井一典, 本間経康, 石橋忠司, 酒井正夫, 後藤太邦, 吉澤誠, 阿部健一

    知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）　20　(1)　108-116　2008年2月

    出版者・発行元： 日本知能情報ファジィ学会

    DOI： 10.3156/jsoft.20.108 　

    ISSN：1347-7986

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    本論文では，胸部 X線 CT画像から高い真陽性率で肺結節を検出可能であると同時に，低い偽陽性率を達成するような，信頼性の高い計算機支援診断手法を提案する．提案手法は，効果的に対象画像の特徴を表現する新たな二つの特徴量を抽出することで，目的とする鑑別性能の向上を試みたものである．一つ目の新特徴量は，陰影の形状的特徴を表す指標であり，もう一つは陰影形状の体軸方向の連続性に関する特徴量である．実験の結果，従来手法に比べて提案手法の鑑別率が優れており，その有効性が示された．

  161. ＣＴによる動きの描出 査読有り

    齋藤 春夫, 千田 浩一, 細貝 良行, 森 一生, 町田 好男, 田村 元, 丸岡 伸, 高井 良尋, 大石 幹雄, 佐藤 行彦, 本間 経康, 小倉 隆英, 仲田 栄子, 石橋 忠司

    東北大学医学部保健学科紀要　17　(1)　9-13　2008年2月

  162. Fundamental theory of artificial higher order neural networks 査読有り

    Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou, Ashu M. G. Solo, Takakuni Goto

    Artificial Higher Order Neural Networks for Economics and Business　368-388　2008年

    出版者・発行元： IGI Global

    DOI： 10.4018/978-1-59904-897-0.ch017 　

  163. A new method for computer aided detection of pulmonary nodules in X-ray CT images 査読有り

    Noriyasu Homma, Kazunori Takei, Tadashi Ishibashi

    ADVANCES ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA BASES, PROCEEDINGS　379-+　2008年

  164. Shape Features Extraction from Pulmonary Nodules in X-ray CT Images 査読有り

    Noriyasu Homma, Kazuhisa Saito, Tadashi Ishibashi, Madan M. Gupta, Zeng-Guang Hou, Ashu M. G. Solo

    2008 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, VOLS 1-8　3396-+　2008年

    DOI： 10.1109/IJCNN.2008.4634280 　

    ISSN：2161-4393

  165. 拡散テンソルMRIを用いた小児脳皮質形成異常における脳皮質の放射状構造の定量化 査読有り

    村崎 晶洋, 永坂 竜男, 丸岡 伸, 高井 良尋, 佐藤 行彦, 細貝 良行, 小倉 隆英, 森 一生, 石橋 忠司, 千田 浩一, 仲田 栄子, 町田 好男, 本間 経康, 齋藤 春夫, 田村 元, Masahiro MURASAKI, Tatsuo NAGASAKA, Shin MARUOKA, Yoshihiro TAKAI, Yukihiko SATO, Yoshiyuki HOSOKAI, Takahide OGURA, Issei MORI, Tadashi ISHIBASHI, Koichi CHIDA, Eiko NAKATA, Yoshio MACHIDA, Noriyasu HOMMA, Haruo SAITO, Hajime TAMURA

    東北大学医学部保健学科紀要　17　(2)　127-134　2008年

    出版者・発行元： 東北大学医学部保健学科

    ISSN：1348-8899

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    Radial organization of dysplastic cerebral cortices was hypothesized and magnetic resonance diffusion tensor imaging was performed for an infant who had a dysplasia in the right cerebral cortex. Absolute value of the inner product of the normal vector to the cerebral surface and the first eigen vector (that depicts the direction of the largest eigen value of diffusion tensor) was calculated for each pixel. The absolute value of the inner product was significantly larger for the dysplastic side than for the contralateral normal side of the brain.

  166. F-MRI analysis of the human brain activities during manual control of a nonholonomic system 査読有り

    Shinpei Kato, Takakuni Goto, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawe, Yukihito Yomogida, Yuko Sassa, Motoaki Sugiura, Jorge Riera, Ryuta Kawashima

    2008 PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-7　1895-+　2008年

  167. A Phased Reinforcement Learning Algorithm for Complex Control Problems 査読有り

    Takakuni Goto, Noriyasu Homma Makoto Yoshizawa, Kenichi Abe

    Int. J. Artificial Life and Robotics　11　(2)　190-196　2007年7月

    DOI： 10.1007/s10015-007-0427-y 　

  168. 心筋収縮補助装置用の変位増幅機構の開発

    渡部 智樹, 白石 泰之, 和田 由美子, 坂田 亮, 西條 芳文, 山家 智之, 本間 大, 柴田 宗一, 梅津 光生

    ライフサポート　19　192-192　2007年

    出版者・発行元： The Society of Life Support Engineering

    DOI： 10.5136/lifesupport.19.Supplement_192 　

    ISSN：1341-9455

  169. Computer Aided Diagnosis System for Pulmonary Nodules Using Hierarchical Feature Extraction 査読有り

    K. Takei, N. Homma, T. Ishibashi, M. Sakai, M. Yoshizawa, K. Abe

    Proc. 12th AROB ‘07　390-393　2007年1月

  170. Computer aided diagnosis for pulmonary nodules by shape feature extraction 査読有り

    Kazunori Takei, Noriyasu Homma, Tadashi Ishibashi, Masao Sakai, Makoto Yoshizawa

    PROCEEDINGS OF SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-8　1959-+　2007年

  171. Indoor mobile robot navigation using doorplate landmarks 査読有り

    An-Min Zou Zeng-Guang Hou Min Tan Madan M. Gupta Peter, N. Nikiforuk, Noriyasu Homma

    Int. J. Vehicle Autonomous Systems　4　(2-4)　143-155　2006年12月

  172. 非ホロノミック系における手動制御の学習過程に関する一考察 査読有り

    後藤, 本間 吉澤

    人間工学　42　(5)　285-294　2006年10月

    出版者・発行元： Japan Ergonomics Society

    DOI： 10.5100/jje.42.287 　

    ISSN：0549-4974

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本論文では, 非ホロノミック系の手動制御における人間の試行錯誤による学習過程を解析することを目的とした. 解析する手段として強化学習の枠組みにおける価値関数の形成過程を利用する方法を提案し, この解析手法を非ホロノミック系のひとつである2リンク劣駆動マニピュレータ (2PUAM: 2-Link Planer Underactuated Manipulator) を対象とした手動制御実験に適用した. 試行の進行に応じた価値関数の形状の変化を調べた結果から, 非ホロノミック系における人間の学習過程は, (1) 目標軌道の探索, (2) 目標軌道への追従と通過速度の向上, という逐次的な構造を持っていることが示唆された.

  173. 複雑系モデルを用いた生体循環系ダイナミクスの解析 査読有り

    成田,本間, 酒井,田中, 吉澤,阿部

    東北大学医学部保健学科紀要　15　(2)　125-135　2006年7月

  174. Noise resistance and enhancement of neural performance by using spike signals

    Noriyasu Homma, Madan M. Gupta, Zeng-Guang Hou

    IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proceedings　3868-3873　2006年

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/ijcnn.2006.246883 　

    ISSN：1098-7576

  175. Fuzzy neural networks

    Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou

    Studies in Fuzziness and Soft Computing　207　205-233　2006年

    出版者・発行元： Springer Verlag

    DOI： 10.1007/978-3-540-35488-8_9 　

    ISSN：1434-9922

  176. Natural Intelligence: Noise-resistance of Neural Spike Communication 招待有り 査読有り

    Noriyasu Homma, Koh Fuchigami, Masao Sakai, Kenichi Abe

    Proc. 11th Int'l. Symp. AROB　1　(1)　504-507　2006年1月

  177. 価値関数を用いた非線形手動制御系の学習過程に関する考察 査読有り

    後藤, 本間, 吉澤, 阿部

    東北大学医学部保健学科紀要　15　(1)　17-28　2006年1月

  178. Self-Organizing Neural Networks for Incremental Category Learning 査読有り

    Masao Sakai, K. Takei, Noriyasu Homma, Y. Koyanaka, Kenichi Abe

    Proc. 11th AROB ‘06　7599-7604　2006年1月

  179. Noise resistance and enhancement of neural performance by using spike signals 査読有り

    Noriyasu Homma, Madan M. Gupta, Zeng-Guang Hou

    2006 IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORK PROCEEDINGS, VOLS 1-10　3868-+　2006年

    ISSN：2161-4393

  180. Analysis of human learning process on manual control of complex systems 査読有り

    Takakuni Goto, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawa, Kenichi Abe

    2006 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOLS 1-6, PROCEEDINGS　1648-+　2006年

    DOI： 10.1109/ICSMC.2006.384955 　

    ISSN：1062-922X

  181. Phased learning with hierarchical reinforcement learning in nonholonomic motion control 査読有り

    Takaknuni Goto, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawa, Kenichi Abe

    2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13　2200-+　2006年

  182. Self-organizing neural networks using discontinuous teacher data for incremental category learning 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Kenichi Abe

    2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13　3870-+　2006年

  183. Is Neural Firing Frequency an Informational Carrier in Neural Systems? 招待有り 査読有り

    Koh Fuchigami, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Kenichi Abe

    Proc. SICE Annual Conference 2005 in Okayama　1　(1)　2067-2072　2005年8月

  184. Nonlinear Analysis of Chaotic Dynamics in Human Circulatory Systems 査読有り

    Taiki Narita, Noriyasu Homma, Masao Sakai, A. Tanaka, Makoto Yoshizawa, Kenichi Abe

    Proc. SICE Annual Conference 2005　CD　488-493　2005年8月

  185. Multilayer Self-Organizing Category Formation Networks 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Y. Koyanaka, Kenichi Abe

    Proc. SICE Annual Conference 2005　CD　2895-2900　2005年8月

  186. Chaotic Mode Transition Dynamics in Human Circulatory Systems 査読有り

    Taiki Narita, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Makoto Yoshizawa, Kenichi Abe

    Proc. 16th IFAC World Congress　CD　1-6　2005年7月

  187. Neural Network Methods for the Localization and Navigation of Mobile Robots 査読有り

    Hou, Z.G, Tan, M, Gupta, M.M, Nikiforuk, P.N, Homma, N

    Proceedings of the IEEE 18th CCECE　2005年5月

    DOI： 10.1109/CCECE.2005.1557158 　

  188. 脳内神経活動の電磁界解析手法の比較・検討 査読有り

    武井 一典, 本間 経康, 酒井 正夫, 吉澤 誠, 阿部 健一

    東北大学医学部保健学科紀要　14　(2)　81-91　2005年4月

  189. 508 完全埋め込み型心室収縮補助装置の開発(GS-07 : 人工臓器)

    青木 秀宜, 仁田 新一, 岡本 英治, 小川 大祐, 吉澤 誠, 田中 明, 田中 隆, 佐々田 比呂志, 田林 晄一, 本間 大, 永利 潤, 伊藤 慎二, 須藤 知浩, 梅津 光生, 白石 泰之, 関根 一光, 西條 芳文, 山家 智之

    バイオエンジニアリング学術講演会・セミナー講演論文集　2004　(0)　191-192　2005年

    出版者・発行元： 一般社団法人 日本機械学会

    DOI： 10.1299/jsmebs.2004.17.0_191 　

  190. Neural spike communication under noisy environments 査読有り

    N Homma, K Fuchigami, MM Gupta

    Proceedings of the 2005 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology　165-171　2005年

  191. Superimposing Neural Learning by Dynamic and Spatial Changing Weights 査読有り

    N. Homma, M. M. Gupta

    Artificial Life and Robotics　7　(4)　151-155　2004年4月

    DOI： 10.1007/BF02471197 　

  192. Speech Recognition using Pulse Coupled Neural Networks with a Radial Basis Function 査読有り

    T. Sugiyama, N. Homma, K. Abe, M. Sakai

    Artificial Life and Robotics　7　(4)　156-159　2004年4月

    DOI： 10.1007/BF02471198 　

  193. 血管造影・ＩＶＲ時における皮膚被曝線量計算シミュレータの試作 査読有り

    小野寺, 小川, 多田, 富樫, 千田, 立花, 中田, 本間

    東北大学医学部保健学科紀要　13　(2)　93-100　2004年4月

  194. カオス的遍歴現象を呈するモード遷移ダイナミクスモデル 査読有り

    成田, 本間, 酒井, 吉澤, 阿部

    東北大学医学部保健学科紀要　13　(2)　101-112　2004年4月

  195. 2重フィードバック型ニューロンモデルの発火ダイナミクス解析 査読有り

    渕上, 本間, 酒井, 阿部

    東北大学医学部保健学科紀要　13　(1)　33-41　2004年4月

  196. ニューラルネットワークを用いた顔表情認識 査読有り

    小谷中, 本間, 酒井, 阿部

    東北大学医学部保健学科紀要　13　(1)　23-32　2004年4月

  197. Face recognition by concept formation neural structure 査読有り

    Y Koyanaka, N Homma, M Sakai, K Abe

    SICE 2004 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　2130-2134　2004年

  198. Chaotic itinerancy model for human circulatory systems dynamics 査読有り

    T Narita, M Sakai, N Homma, M Yoshizawa, K Abe

    SICE 2004 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　2124-2129　2004年

  199. Dynamic neural structure for long-term memory formation 査読有り

    N Homma, M Sakai, K Abe, H Takeda

    SICE 2004 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　2272-2277　2004年

  200. A simple spike neural network can generate complex firing patterns 査読有り

    K Fuchigami, N Homma, M Sakai, K Abe

    SICE 2004 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　2149-2152　2004年

  201. Self-Organizing Neural Networks for Concept Formation 査読有り

    Noriyasu Homma, Masao Sakai, Kenichi Abe

    Proc. 9th Int'l. Symp. AROB　1　(1)　347-350　2004年1月

  202. Fuzzy self-organizing map in cerebral cortical structure for pattern recognition 査読有り

    N Homma, MM Gupta

    NAFIPS 2004: ANNUAL MEETING OF THE NORTH AMERICAN FUZZY INFORMATION PROCESSING SOCIETY, VOLS 1AND 2　1　539-544　2004年

  203. パルス結合RBFネットワークにおける音素認識 査読有り

    酒井, 杉山, 本間, 阿部

    東北大学医療技術短期大学部紀要　12　(1)　35-41　2003年4月

  204. Memory Superimposition by Backpropagation Neural Networks 査読有り

    N. Homma, M. M. Gupta

    Bull. College of Medical Sciences, Tohoku University　12　(2)　111-120　2003年4月

  205. 同時リカレントネットワークによる不連続な非線形関数の統計的近似学習法 査読有り

    酒井, 本間, 阿部

    計測自動制御学会論文集　39　(6)　600-606　2003年4月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.39.600 　

    ISSN：0453-4654

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    In this paper, a statistical approximation learning (SAL) method is proposed for training a new type of neural networks which is known as simultaneous recurrent networks (SRNs). SRNs have the capability to approximate non-smooth functions which cannot be approximated by using conventional feedforward neural networks. However, most of learning methods for SRNs are computationally expensive due to their inherent recursive calculations. To solve this problem, a statistical relation between the time-series of the network outputs and the network configuration parameters is used in the proposed SAL method. Simulation results show that the SAL method can learn a strongly nonlinear function efficiently.

  206. A self-organizing concept formation network 査読有り

    N Homma, M Sakai, K Abe, H Takeda

    SICE 2003 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　2337-2341　2003年

  207. Analysis of electromagnetic field of nerve impulses in brain using FDTD method 査読有り

    K Sasaki, N Homma, M Sakai, K Abe

    SICE 2003 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　502-507　2003年

  208. Lyapunov spectrum analysis of reconstructed attractors from observed time series 査読有り

    M Sakai, N Homma, M Yano, K Abe

    SICE 2003 ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-3　3347-3352　2003年

  209. Self-organizing neural networks by dynamic and spatial changing weights 査読有り

    N Homma, MM Gupta, M Yoshizawa, K Abe

    ISUMA 2003: FOURTH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON UNCERTAINTY MODELING AND ANALYSIS　129-134　2003年

  210. A self-organizing neural structure for concept formation from incomplete observation 査読有り

    N Homma, MM Gupta

    PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS 2003, VOLS 1-4　1　2615-2618　2003年

    ISSN：1098-7576

  211. A General Second-order Neural Unit 査読有り

    N. Homma, M. M. Gupta

    Bull. College of Medical Sciences, Tohoku University　11　(1)　1-6　2002年4月

  212. Complexity Control Method of Chaos Dynamics in Recurrent Neural Networks 査読有り

    M. Sakai, N. Homma, K. Abe

    ICASE　4　(2)　124-129　2002年4月

  213. Superimposing Learning for Backpropagation Neural Networks 査読有り

    N. Homma, M. M. Gupta

    Bull. College of Medical Sciences, Tohoku University　11　(2)　253-259　2002年4月

  214. Incremental Neural Learning by Dynamic and Spatial Changing Weights 査読有り

    N. Homma, M. M. Gupta

    Proc. of the 15th IFAC World Congress on Automatic Control　CD　CD　2002年4月

  215. A Statistical Approximation Learning Method for Simultaneous Recurrent Networks 査読有り

    M. Sakai, N. Homma, K. Abe

    Proc. of the 15th IFAC World Congress on Automatic Control　CD　CD　2002年4月

  216. Study on general Second-Order Neural Units (SONUs)

    Noriyasu Homma, Madan M. Gupta

    Multimedia, Image Processing and Soft Computing: Trends, Principles and Applications - Proceedings of the 5th Biannual World Automation Congress, WAC 2002, ISSCI 2002 and IFMIP 2002　13　177-182　2002年

  217. Phase-space reconstruction from observed time series using Lyapunov spectrum analysis 査読有り

    M Yano, N Homma, M Sakai, K Abe

    SICE 2002: PROCEEDINGS OF THE 41ST SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-5　701-706　2002年

  218. Statistical learning method of discontinuous functions using simultaneous recurrent networks 査読有り

    M Sakai, N Homma, K Abe

    SICE 2002: PROCEEDINGS OF THE 41ST SICE ANNUAL CONFERENCE, VOLS 1-5　3110-3115　2002年

  219. Statistical approximation learning of discontinuous functions using simultaneous recurrent neural networks 査読有り

    M Sakai, N Homma, MI Gupta, K Abe

    PROCEEDINGS OF THE 2002 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTELLIGENT CONTROL　CD　434-439　2002年

  220. Control of Chaos Dynamics in Recurrent Neural Networks 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Kenichi Abe

    Proc. of the ICCAS 2001　292-295　2001年12月

  221. Stochastic Analysis of Chaos Dynamics in Recurent Neural Networks 査読有り

    N. Homma, M. Sakai, M. M. Gupta, K. Abe

    Proc. of Joint 9th IFSA / NAFIPS International Conference '01　1　298-303　2001年7月

  222. 神経回路網におけるカオスダイナミクスの制御 査読有り

    酒井, 本間, 阿部

    計測自動制御学会論文集　37　(3)　250-254　2001年3月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.37.250 　

    ISSN：0453-4654

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    This paper demonstrates that the Lyapunov exponents of recurrent neural networks can be controlled by our proposed methods. One of the control methods minimizes a squared error eλ=(λ-λobj)2/2 by a gradient method, where λ is the largest Lyapunov exponent of the network and λobj is a desired exponent. λ implying the dynamical complexity is calculated by observing the state transition for a long-term period. This method is, however, computationally expensive for large-scale recurrent networks and the control is unstable for recurrent networks with chaotic dynamics since a gradient collection through time diverges due to the chaotic instability. We also propose an approximation method in order to reduce the computational cost and realize a "stable" control for chaotic networks. The new method is based on a stochastic relation which allows us to calculate the collection through time in a fashion without time evolution. Simulation results show that the approximation method can control the exponent for recurrent networks with chaotic dynamics under a restriction.

  223. Chaos control by stochastic analysis on recurrent neural networks 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Kenichi Abe

    Proc. of AROB 6th 2001　2　(1)　478-481　2001年

  224. Complexity Control Method of Chaos Dynamics in Recurrent Neural Networks 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Kenichi Abe

    Proc. of KACC 2000　494-497　2000年10月

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    2000 KACC Best Paper Award 受賞

  225. 動的ネットワークの励起アトラクタと認識能力の関係に関する一考察 査読有り

    本間, 鎌内

    東北大学医療技術短期大学部紀要　9　(2)　223-228　2000年4月

  226. Complexity Control Method by Stochastic Analysis for Recurrent Neural Networks 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Kenichi Abe

    Proc. of AROB 5th 2000　1　281-284　2000年1月

  227. Complexity Control Method for Recurrent Neural Networks 査読有り

    Masao Sakai, Noriyasu Homma, Kenichi Abe

    Proc. of IEEE SMC 1999　1　484-489　1999年10月

  228. Control method of the Lyapunov exponents for recurrent neural networks 査読有り

    Noriyasu Homma, Masao Sakai, Kenichi Abe

    Proc. of the 14th World Congress of IFAC　K　51-56　1999年7月

  229. 生物的な認識機構をもつ文字認識ニューラルネット 査読有り

    本間 経康, 鎌内 俊行, 阿部 健一, 竹田 宏

    計測自動制御学会論文集　35　(4)　568-573　1999年4月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.35.568 　

    ISSN：0453-4654

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    This paper demonstrates that a recognition mechanism based on a biological one can be useful for recognizing "unknown" patterns, and also useful for self-learning of them. An essential point of our proposed mechanism is a dynamical recognition using chaotic dynamics of recurrent neural networks. Harnessing the complex dynamics, the networks can recognize the "known" patterns and their neighbors as the conventional recognition methods are possible. We present some simulation results illustrating that our networks are able to decide whether input patterns are "known" or "unknown" by observing temporal stability of output patterns. In addition, it is shown that recognition of "unknown" patterns makes it possible the networks to learn the new patterns automatically.

  230. 神経回路網ダイナミクスの複雑さの制御法 査読有り

    本間 経康, 酒井 正夫, 阿部 健一, 竹田 宏

    計測自動制御学会論文集　35　(1)　138-143　1999年1月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.35.138 　

    ISSN：0453-4654

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    The paper demonstrates that a complexity of dynamics in recurrent networks with N neurons can be controlled by our gradient methods. The complexity, i.e. the Lyapunov exponent, is calculated by observing the state transition for a long-term period T. One of the control methods is based on the conventional learning algorithms for the recurrent networks. This is the method with high-precision, but it requires O(N5T) expected time. To reduce the expensive run time, we propose another method based on the approximate relation between the complexity and a new parameter of the network configuration reported in our previous papers. This approximation requires only O(N2) run time. Simulation results show that the first method can control the exponent and that the approximation one can control the exponent under a restriction. The networks can learn not only the target time series, but also the exponent of the target by a combination method which is incorporated the proposed control method into the conventional learning algorithm.

  231. Effect of Complexity on Learning Ability of Recurrent Neural Networks 査読有り

    N. Honma, K. Kitagawa, K. Abe

    Artificial Life and Robotics　2　(2)　97-101　1998年7月

    DOI： 10.1007/BF02471163 　

  232. Adaptive evolution of holon networks by an autonomous decentralized method 査読有り

    N Honma, K Abe, M Sato, H Takeda

    APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION　91　(1)　43-61　1998年4月

    DOI： 10.1016/S0096-3003(97)10008-X 　

    ISSN：0096-3003

  233. リカレントニューラルネットワークの創発的学習手法 査読有り

    喜多川 健, 本間 経康, 阿部 健一

    計測自動制御学会論文集　33　(11)　1093-1098　1997年11月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.33.1093 　

    ISSN：0453-4654

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    We propose a learning method for recurrent neural networks with dynamics. The core of this method is to keep a complexity of the network dynamics in the vicinity of the edge of chaos. To investigate the properties of the dynamics effectively and explicitly, novel stochastic parameters defined by combinations of the standard parameters such as individual connection strengths and thresholds are introduced, and then relations between complexities of the dynamics and the stochastic parameters are revealed. The standard parameters are changed by the core part based on the relations and also according to the global error measure. Some examples suggest that the method is practical one for temporal supervised learning tasks and therefore the dynamics of the edge of chaos are effectual for learning of the recurrent networks.

  234. ホロンネットワークの創発的進化による非線形システムのダイナミクス推定 査読有り

    本間 経康, 佐藤 光男, 阿部 健一, 竹田 宏

    計測自動制御学会論文集　31　(10)　1739-1745　1995年10月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.31.1739 　

    ISSN：0453-4654

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    The paper demonstrates that holon networks can be used effectively for the identification of nonlinear dynamical systems. The emphasis of the paper is on modeling of complicated systems which have a great deal of uncertainty and unknown interactions between their elements and parameters.<br>The concept of applying a quantitative model building, for example, to environmental or ecological systems is not new. In a previous paper we presented a holon network model as an another alternative to quantitative modeling. Holon networks have a hierarchical construction where each level of hierarchy consists of networks with reciprocal actions among their elements. The networks are able to evolve by self-organizing their structure and adapt their parameters to environments. This was achived by an autonomous decentralized adaptation method.<br>Holon networks, being constructed by a number of elements and hence having high degree of parameter freedom, have great flexibility of their functions. But, at the same time, such networks are computationally expensive.<br>In this paper we propose a new emergent evolution method to reduce the computation times. In this new evolution method the initial holon networks consists of only a few elements and it grows gradually with each new observation and autonomous criterion in order to fit their function to the environment. Some examples show that this method can lead to network structures which have sufficient flexibility and adapt well to various environments.

  235. 自律分散的適応手法によるホロンネットワークの進化について 査読有り

    本間 経康, 佐藤 光男, 阿部 健一, 竹田 宏

    計測自動制御学会論文集　31　(7)　908-915　1995年7月

    出版者・発行元： The Society of Instrument and Control Engineers

    DOI： 10.9746/sicetr1965.31.908 　

    ISSN：0453-4654

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    For a control problem of a complicated nonlinear system with unknown dynamics, system identification method is a useful method, because the method makes clear the properties of the system. But this method with usual linear approximation model is not useful enough for the properties of natural phenomena, for instance atmospheric phenomena, earthquakes, etc., and of biological behaviors, for instance brain action, an organic action, etc. When such a complicated system is analyzed, it is not able to make precisely clear the properties of the system by analyzing properties of individual elements separated from the whole system, because such elements of such a complicated system have polysemy. In other words, in such a system, complicated interaction among the elements exerts an influence upon the system behavior.<br>For this problem, in this paper, a new model of complicated nonlinear systems with unknown dynamics is proposed, and an adaptation algorithm using the new model is presented. The model consists of a holon network in which the reciprocal action among the elements (holon) exists, and which is able to realize evolution of its performance adapting to its environment by changing network parameters. In this adaptation algorithm, the network structure is reconstructed by autonomous decentralized adaptation of the parameters keeping balance of two properties of holon, which are properties as the whole to the parts and as the parts to the whole. It is shown for some examples that this algorithm leads to a network structure adapting to the environment and that this model has sufficient generalization ability.

  236. 最適制御入力の学習的ランダム探索アルゴリズム 査読有り

    本間 経康, 佐藤 光男, 竹田 宏

    計測自動制御学会論文集　29　(9)　1086-1093　1993年9月

    出版者・発行元： 計測自動制御学会

    DOI： 10.9746/sicetr1965.29.1086 　

    ISSN：0453-4654

  237. Classification of Masses in Mammogram: A Comparison Study of State-Of-The-Art Deep Learning Technologies 査読有り

    Hiroki Takano, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawa

    American Association of Physicists in Medicine 60th Annual Meeting　(TU-I345-GePD-F1-2)

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MISC 91

  1. 非小細胞肺癌の再発予測におけるマルチモーダル学習モデルの検討

    稲森瑠星, 臼崎琢磨, 市地慶, 市地慶, 市地慶, 張暁勇, 本間経康

    日本診療放射線技師会誌　71　(10)　2024年

    ISSN： 2187-2538

  2. Bluetooth電波を用いた端末装着不要な屋内位置推定

    梅原優佑, 杉田典大, 市地慶, 本間経康

    電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)　2023　2023年

    ISSN： 1349-144X

  3. 放射線治療のための呼吸性移動データ拡張による深層学習モデル基づく肺腫瘍位置変動予測の性能向上

    石井万結, 市地慶, 淡路樹, 篠原唯, ZHANG Xiaoyong, 本間経康

    インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)　31st　2023年

  4. 深層学習を用いたPET画像によるアルツハイマー病鑑別における注目領域の可視化解析

    水野泰平, ZHANG X., ZHANG X., 市地慶, 杉田典大, 本間経康

    インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)　30th　2022年

  5. 肺がん放射線治療のための粒子フィルタを用いたX線動画像からの体内臓器運動の推定

    篠原匠, 市地慶, ZHANG X., ZHANG X., 杉田典大, 本間経康

    インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)　30th　2022年

  6. ウェア“レス”モニタリングとしての映像脈波の可能性と課題

    吉澤誠, 杉田典大, 湯田恵美, 田中明, 本間経康, 山家智之

    日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web)　59th　2020年

  7. 溺死例の肺CT画像をAI(人工知能)で解析する

    舟山眞人, 舟山眞人, 今野拓哉, AMBER Qureshi, 佐藤亮太, 臼井章仁, 臼井章仁, 川住祐介, 小河原輝正, 猪狩由, 張暁勇, 本間経康

    日本法医学雑誌　74　(1)　82-82　2020年

    出版者・発行元： (NPO)日本法医学会

    ISSN： 0047-1887

  8. 活動依存性マンガン造影MRIの実験プロトコルの問題点

    谷平 大樹, 菊田 里美, 藤原 智徳, 本間 経康, 小山内 実

    日本生理学雑誌　81　(1)　12-12　2019年2月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  9. 活動依存性マンガン造影MRIの実験プロトコルの問題点

    谷平 大樹, 菊田 里美, 藤原 智徳, 本間 経康, 小山内 実

    日本生理学雑誌　81　(1)　12-12　2019年2月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  10. 映像脈波を用いた血圧推定の可能性

    杉田典大, 吉澤誠, 野呂泰平, 八巻俊輔, 市地慶, 本間経康, 山家智之

    日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web)　58th　2019年

  11. マルチカメラ映像を用いた生体情報抽出に関する研究

    戸沼大, 吉澤誠, 杉田典大, 本間経康

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2019　2019年

  12. 隠れマルコフモデルを用いたX線動画像からの腫瘍像抽出法の先験情報導入による性能向上の試み

    奥田隼梧, 市地慶, 本間経康, 張曉勇, 吉澤誠

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2019　2019年

  13. 深層学習は乳癌画像をどう読むか

    本間経康, 本間経康, 張暁勇, 張暁勇, 高野寛己, 野呂恭平, 張彰, 陳家旗, 市地慶, 市地慶, 杉田典大, 酒井正夫, 吉澤誠, 川住祐介, 石橋忠司

    日本乳癌画像研究会プログラム・抄録集　28th　35　2019年

  14. マーカレス腫瘍追跡のための隠れマルコフモデルを用いたX線動画像からの物体輝度抽出—Hidden Markov model-based extraction of tumor target in X-ray image sequence for markerless tumor tracking—システム研究会 インテリジェント・システム(FAN2018)

    新藤 雅大, 市地 慶, 本間 経康, 張 曉勇, 杉田 典大, 八巻 俊輔, 髙井 良尋, 吉澤 誠

    電気学会研究会資料. ST / システム研究会 [編]　2018　(39-54・56-78・80-84)　37-42　2018年9月

    出版者・発行元： 電気学会

  15. 乳房X線画像における良悪性鑑別が難しい腫瘤に対する深層学習の性能評価

    野呂 恭平, 張 暁勇, 高野 寛己, 市地 慶, 柳垣 聡, 高根 侑美, 石橋 忠司, 本間 経康

    日本放射線技術学会雑誌　74　(9)　1091-1092　2018年9月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 0369-4305

  16. 乳房X線画像における良悪性鑑別が難しい腫瘤に対する深層学習の性能評価

    野呂 恭平, 張 暁勇, 高野 寛己, 市地 慶, 柳垣 聡, 高根 侑美, 石橋 忠司, 本間 経康

    日本放射線技術学会雑誌　74　(9)　1091-1092　2018年9月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 0369-4305

    eISSN： 1881-4883

  17. 呼吸性移動対策のための肺腫瘍位置の時系列成分分離に基づく予測

    佐藤 雄介, 市地 慶, 新藤 雅大, 張 暁勇, 角谷 倫之, 小山内 実, 高井 良尋, 本間 経康

    日本放射線技術学会雑誌　74　(9)　1092-1093　2018年9月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 0369-4305

  18. 活動依存性マンガン造影MRIのための撮影パラメータの検討

    谷平 大樹, 菊田 里美, 藤原 智徳, 本間 経康, 小山内 実

    日本放射線技術学会雑誌　74　(9)　1092-1092　2018年9月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 0369-4305

    eISSN： 1881-4883

  19. 死人の脈を診る「魔法の鏡」―ビデオカメラによる遠隔・非接触生体情報抽出技術―

    吉澤誠, 杉田典大, 田中明, 本間経康, 山家智之

    光学シンポジウム講演予稿集　43rd　65‐68　2018年6月21日

  20. 線条体直接路,間接路ニューロンにおけるベータ波帯域での応答特性の違い

    笹川正人, 菊田里美, 小林和人, 本間経康, 小山内実

    電気学会研究会資料　(MBE-18-001-031)　27‐30　2018年3月20日

  21. Neural network(NN)を用いたHolter ECGのwideおよびnarrow QRSの識別についての検討 NNは従来法よりもQRS識別能を改善させるか?

    橋本 英樹, 田中 充, 鎌田 弘之, 松田 神一, 庄野 逸, 本間 経康, 吉澤 誠

    心電図　38　(Suppl.1)　S-62　2018年3月

    出版者・発行元： (一社)日本不整脈心電学会

    ISSN： 0285-1660

    eISSN： 1884-2437

  22. 活動依存性マンガン造影MRIによる神経活動計測タイミングの検討

    谷平 大樹, 菊田 里美, 本間 経康, 小山内 実

    日本生理学雑誌　80　(1)　24-25　2018年2月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  23. 関心領域の画素数が映像からの心拍数推定精度に及ぼす影響に関する研究

    戸沼大, 吉澤誠, 杉田典大, 本間経康

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2018　2018年

  24. マーカレス腫瘍追跡のための隠れマルコフモデルを用いたX線動画像からの物体輝度抽出

    新藤雅大, 市地慶, 本間経康, ZHANG Xiaoyong, 杉田典大, 八巻俊輔, 高井良尋, 吉澤誠

    電気学会研究会資料　(ST-18-039-054.056-078.080-084)　37‐42　2018年

  25. Non-contact blood pressure estimation using video pulse waves for ubiquitous health monitoring

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Makoto Abe, Akira Tanaka, Noriyasu Homma, Tomoyuki Yambe

    2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2017　2017-January　1-3　2017年12月19日

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

    DOI： 10.1109/GCCE.2017.8229429 　

  26. マーカレス腫瘍追跡のためのX線動画像の物体輝度の重畳状態を考慮した動体抽出の検討

    新藤雅大, 市地慶, 張暁勇, 本間経康, 齊藤望, 高井良尋, 吉澤誠

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.SS12‐11　2017年11月25日

  27. 肺がん放射線治療のためのX線動画像中の標的腫瘍のアフィン変換に基づく追跡法

    齊藤望, 市地慶, 張暁勇, 本間経康, 新藤雅大, 高井良尋, 吉澤誠

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.SS12‐4　2017年11月25日

  28. 乳がん病変検出のための深層学習を用いた計算機支援画像診断システム

    鈴木真太郎, 張暁勇, 高根侑美, 川住祐介, 石橋忠司, 本間経康, 吉澤誠

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.SS12‐5　2017年11月25日

  29. 全脳神経活動履歴計測法であるマンガン造影MRIの定量的発展とパーキンソン病モデル動物への応用

    菊田里美, 菊田里美, 中村幸代, 山村行生, 本間経康, 柳川右千夫, 笠原二郎, 小山内実

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.SS12‐6　2017年11月25日

  30. Involvement of the store operated calcium entry in the long-lasting calcium transient in the striatal GABAergic neuron.

    Kikuta S, Yanagawa Y, Homma N, Takada M, Osanai M

    Neuroscience 2017(2017/11/13,Washington, DC, USA)　2017年11月

  31. 血行状態ディスプレイ「魔法の鏡」を使ったゲームの可能性

    吉澤, 誠, 杉田, 典大, 魚住, 洋佑, 加藤, 誠, 本間, 経康, 山家, 智之, 田中, 明

    エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2017論文集　2017　287-291　2017年9月9日

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    著者らは，ビデオカメラとコンピュータを使った鏡型ディスプレイ「魔法の鏡」によって，顔や掌の2次元的な映像脈波を抽出し，血行状態を動画として表示するとともに，自律神経指標を計算するシステムを開発した．呼吸周期を随意的に変化させると，自律神経系を経由して映像脈波の振幅や周期が変化する．本発表では，このシステムを使った，自律神経情報を遠隔・非接触的にコンピュータに伝えて行うゲームの可能性を議論する． The authors have developed a dynamic blood perfusion display: "The Mirror Magical" that extracts two dimensional video pulsewaves on faces or palms, shows dynamic change in their blood perfusion, and calculates indices of the autonomic nervous system.In this report, we will discuss possibility of games in which autonomic nervous information is sent to computers and processed,based on the physiological reflection that voluntary change in the respiratory period induces the change in the period and amplitudeof the video pulse waves.

  32. 活動依存性マンガン造影MRIのための脳内マンガン動態の検討

    谷平大樹, 菊田里美, 菊田里美, 菊田里美, 本間経康, 小山内実

    電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.TC6‐11　2017年9月6日

  33. 線条体投射ニューロンの入出力特性のイメージング解析

    笹川正人, 菊田里美, 菊田里美, 菊田里美, 本間経康, 本間経康, 小林和人, 小山内実, 小山内実

    電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.TC6‐5　2017年9月6日

  34. マーカレス追尾照射に必要な数理技術

    本間 経康, 高井 良尋, 張 暁勇, 市地 慶, 魚住 洋佑, 酒井 正夫, 吉澤 誠

    医学物理　37　(Suppl.2)　7-16　2017年4月

    出版者・発行元： (公社)日本医学物理学会

    ISSN： 1345-5354

    eISSN： 2186-9634

  35. 脳機能解明を目指したマルチスケールイメージング

    小山内実, 菊田里美, 本間経康

    電気学会医用・生体工学研究会資料　MBE-17　(15-41)　137‐140　2017年3月20日

  36. 逐次近似応用再構成における信号量の測定について

    富永 千晶, 後藤 光範, 安海 弘樹, 田浦 将明, 本間 経康, 森 一生

    日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　73回　250-250　2017年3月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 1884-7846

  37. ビデオカメラによる遠隔・非接触的血圧変動推定

    吉澤誠, 杉田典大, 阿部誠, 田中明, 本間経康, 山家智之

    日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web)　56th　2017年

  38. 映像脈波によるサイバー健康管理

    吉澤誠, 杉田典大, 阿部誠, 田中明, 本間経康, 山家智之

    日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web)　56th　2017年

  39. 深層学習:医療ビッグデータと診断支援システム

    本間経康, 張暁勇, 鈴木真太郎, 魚住洋佑, 市地慶, 柳垣聡, 高根侑美, 川住祐介, 石橋忠司, 吉澤誠

    日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web)　56th　(3)　228-228　2017年

    出版者・発行元： 公益社団法人 日本生体医工学会

    ISSN： 1347-443X

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    &lt;p&gt;本発表では、深層学習（deep learning）などの機械学習を用いて、専門医レベルに近い革新的な高性能診断支援を実現するような、新時代の計算機支援診断（computer-aided diagnosis, CAD）システムの開発について紹介する。従来のCAD開発の壁の一つに、診断論理設計の困難さが挙げられるが、深層学習ではこの問題を回避可能な、すなわち診断に有用な画像特徴量抽出やそれらをどのように診断に用いるかなどを明示的に与えることなく、大量のデータを与えるだけで適切な診断論理を学習的に自動獲得する新しいCADシステムの実現が可能になると期待されている。また、そのような機械学習に必須な医療ビッグデータが、これまで集権的組織の大規模資源が必要だった問題を解決するための、より柔軟な繋がりを持つ自律分散型の新しいシステムの枠組みを提案し、その技術的課題について考察する。&lt;/p&gt;

  40. Classification of Benign and Malignant Masses in Mammogram by Using Deep Convolutional Neural Network

    高野 寛己, 張 曉勇, 本間 経康, 吉澤 誠

    電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2017　(0)　153-153　2017年

    出版者・発行元： 電気関係学会東北支部連合大会実行委員会

    DOI： 10.11528/tsjc.2017.0_153 　

  41. 活動依存性マンガン造影MRIのための脳内マンガン動態の検討

    谷平大樹, 菊田里美, 稲波千尋, 大澤匡弘, 本間経康, 小山内実

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)　2017　ROMBUNNO.SS12‐8　2017年

  42. qAIM‐MRIによるD1ドーパミン受容体コンディショナルノックダウンマウスの全脳神経活動解析

    小山内実, 小山内実, 菊田里美, 菊田里美, 菊田里美, 谷平大樹, 本間経康, 本間経康, 中尾聡宏, 小田佳奈子, 笹岡俊邦, 南部篤

    日本大脳基底核研究会　32nd　20　2017年

  43. PSF法におけるMTFの位置依存性とその改善

    安海 弘樹, 富永 千晶, 後藤 光範, 田浦 将明, 本間 経康, 森 一生

    日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　72回　280-280　2016年2月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 1884-7846

  44. 低CNR条件のMTF測定における加算平均方法の比較

    富永 千晶, 安海 弘樹, 後藤 光範, 本間 経康, 森 一生

    日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　72回　280-281　2016年2月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 1884-7846

  45. 埋込型能動式抵抗変動デバイスの試作評価用Fontan循環静脈系シミュレーションモデルの開発設計

    池田 純平, 山家 智之, 白石 泰之, 山田 昭博, 坪子 侑佑, 平 恭紀, 鈴木 拓志, 井上 雄介, 本間 大, 山岸 正明

    生体医工学　54　(26)　S16-S16　2016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.54Annual.S16 　

    ISSN： 1347-443X

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    <p>Fallot四徴症などの先天性心疾患に対する外科的治療の長期予後は著しく改善してきた。これらは外科的治療戦略の進化に伴うものが多く、国内での臨床例はePTFE製人工血管を用いたTCPCの方法で単一心室の心臓-血管系の力学的相互作用について安定した血行動態を維持できることを示している。</p><p>一方、長期にわたるTCPCの予後で、近年Fontan循環の遠隔期に肝機能障害などの末梢臓器不全が示唆されている。Fontan循環では、右心系血液循環での心臓の血流逆止弁がなく、肺動脈の圧力変動にともなって下大静脈へ逆流が生じることが知られている。</p><p>そこで、小児先天性心疾患のFontan循環を受動的に改善する新しい埋込型システムを考案し、呼吸などによって変動する肺動脈-下大静脈の血行力学的相互作用による逆流のみを選択的に抑制する装置の試作を試みている。</p><p>本研究では、これらの開発する埋込型能動式Fontan循環抵抗変動デバイスの試作評価に必要な肺循環抵抗変動を生成可能なFontan循環静脈系シミュレーションモデルの開発を目的として、生体胸腔内圧変動を模擬できる肺循環抵抗系の駆動システムを持つ管路系を設計した。今後、Fontan循環の抵抗変動デバイスを本低圧系循環シミュレーションモデルで評価し、長期埋込型システムの有効性と有用性を調べてゆく。</p>

  46. A Mammographic Mass Detection Method Based on Transfer Learning of Deep Convolutional Neural Network

    鈴木 真太郎, 張 曉勇, 本間 経康, 吉澤 誠

    電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2016　(0)　1-1　2016年

    出版者・発行元： 電気関係学会東北支部連合大会実行委員会

    DOI： 10.11528/tsjc.2016.0_1 　

  47. 大脳皮質 基底核 視床ループにおけるパーキンソン病責任領野の同定

    菊田 里美, 中村 幸代, 山村 行生, 本間 経康, 柳川 右千夫, 田村 元, 笠原 二郎, 小山内 実

    日本生理学雑誌　78　(1)　12-12　2016年1月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  48. MRIを用いた全脳神経活動履歴計測法によりパーキンソン病の病態を可視化する

    菊田里美, 菊田里美, 中村幸代, 山村行生, 本間経康, 柳川右千夫, 田村元, 笠原二郎, 小山内実

    インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)　25th　ROMBUNNO.B101　2015年9月24日

  49. 活動依存性マンガン造影MRIを用いたパーキンソン病モデルマウスの神経活動履歴計測

    菊田 里美, 中村 幸代, 山村 行生, 田村 篤史, 本間 経康, 柳川 右千夫, 田村 元, 笠原 二郎, 小山内 実

    日本生理学雑誌　77　(2)　48-48　2015年3月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  50. 大脳皮質内神経回路ダイナミクスにおける興奮性・抑制性ニューロンの活動の時間的関係

    田村 篤史, 菊田 里美, 柳川 右千夫, 本間 経康, 小山内 実

    日本生理学雑誌　77　(2)　49-49　2015年3月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  51. Fontan循環動物実験モデルによる小児用肺循環補助装置の評価

    山田 昭博, 白石 泰之, 三浦 英和, 坪子 侑佑, 平 恭紀, 佐野 恭介, 山岸 正明, 本間 大, 山家 智之

    生体医工学　53　(0)　S201_01-S201_01　2015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.53.S201_01 　

    ISSN： 1347-443X

    詳細を見る 詳細を閉じる

    Fontan procedure is the final palliative surgical operation in pediatric patients with congenital heart disease. After Fontan procedure, there is non-pulsatile flow in the pulmonary circulation. We have been developing the pulmonary circulation assist device for the Fontan circulation using shape memory alloy fibers. The device structure is mechanically contraction from the outside of the extracardiac conduit. For clinical application of the device, we have been also developing the animal experimental model for in vivo examination of the Fontan circulation assist device. In this study, we examined the hemodynamics change in the device driving the animal experimental model. The animal experimental model was constructed in four adult goats (45.8&plusmn;15.6 kg). The right heart bypass of inferior vena cava to pulmonary artery was constructed by using extracardiac conduit, and the left ventricular assist device was connected to reduce of left ventricular load. The device could be mounted easily to the conduit in the thoracic cavity. The pulsatile flow could be generated in the pulmonary circulation by the device contraction. We performed the evaluation of the pediatric pulmonary circulatory assist device in the animal experimental model.

  52. Noise Power Spectrum in PROPELLER MR Imaging 査読有り

    Magn Reson Med Sci　14　(3)　235-242　2015年

    DOI： 10.2463/mrms.2014-0071 　

  53. 円形エッジ法によるMTF計測：低コントラスト条件での回転中心近傍配置の問題について 査読有り

    富永千晶, 安海弘樹, 後藤光範, 田浦将明, 本間経康, 森一生

    Proceedings of JSCT　3　64-66　2015年

  54. 乳房密度は日本人女性でも乳がん罹患危険因子か

    張 暁勇, 筑島 徳政, 渡邉 篤俊, 大橋 悠二, 長谷川 奈保, 市地 慶, 田村 篤史, 小山内 実, 本間 経康

    東北大学医学部保健学科紀要　24　(1)　45-51　2015年

  55. 人知を超える電脳出現の展望と医学応用

    本間 経康

    東北医学雑誌　126　(2)　167-168　2014年12月

    出版者・発行元： 東北医学会

    ISSN： 0040-8700

  56. パーキンソン病の病態は背外側線条体の神経活動と相関している

    菊田里美, 中村幸代, 山村行生, 柳川右千夫, 田村篤史, 本間経康, 田村元, 笠原二郎, 小山内実

    電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集(CD-ROM)　2014　ROMBUNNO.TC4-8　2014年9月3日

  57. 逐次近似再構成の体軸方向解像度測定を目的とした新しい手法の検討

    後藤 光範, 田浦 正将, 佐藤 和宏, 佐藤 益弘, 本間 経康, 森 一生

    日本放射線技術学会雑誌　70　(9)　1001-1001　2014年9月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 0369-4305

    eISSN： 1881-4883

  58. 低コントラスト円形エッジ法によるCTのMTF測定の問題について

    富永 千晶, 後藤 光範, 佐藤 和宏, 本間 経康, 森 一生

    日本放射線技術学会雑誌　70　(9)　1079-1079　2014年9月

    出版者・発行元： (公社)日本放射線技術学会

    ISSN： 0369-4305

    eISSN： 1881-4883

  59. MLC Trackingのための呼吸性肺腫瘍移動の予測法

    本間経康, 髙井良尋, 市地慶, 張暁勇, 成田雄一郎

    Rad Fan　12　(3)　97-100　2014年3月

    出版者・発行元： 株式会社メディカルアイ

  60. Target Tracking in Medical Images Using Template Matching

    Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma

    東北大学医学部保健学科紀要　23　(1)　9-15　2014年1月31日

  61. テンプレートマッチングを用いた医用画像の目標追跡

    張 暁勇, 本間 経康

    東北大学医学部保健学科紀要　23　(1)　9-15　2014年

  62. MRIを用いた神経活動履歴計測

    菊田 里美, 中村 幸代, 山村 行生, 柳川 右千夫, 本間 経康, 笠原 二郎, 小山内 実

    日本生理学雑誌　76　(1)　34-35　2014年1月

    出版者・発行元： (一社)日本生理学会

    ISSN： 0031-9341

  63. 呼吸性位置変動時系列予測の性能改善のための知的モデル化の試み (システム研究会 インテリジェント・システム・シンポジウム(FANシンポジウム))

    市地 慶, 本間 経康, 張 曉勇

    電気学会研究会資料. ST　2013　(29)　85-90　2013年9月25日

    出版者・発行元： 電気学会

  64. 乳房Ｘ線画像上の構築の乱れ診断支援システムの開発について

    本間経康

    東北大学医学部保健学科紀要　22　(2)　67-77　2013年7月31日

    出版者・発行元： 東北大学医学部保健学科

    ISSN： 1348-8899

  65. Dosimetric Impact in Moving Tumor Under Irradiation Dose by Chasing Its Motion with DMLC

    Y. Narita, N. Homma, K. Ichiji, Y. Takai

    MEDICAL PHYSICS　40　(6)　2013年6月

    DOI： 10.1118/1.4814588 　

    ISSN： 0094-2405

  66. Methods for Estimating a Cross-Correlation Index of the Baroreflex System by using a Plethysmography

    Makoto Yoshizawa, Norihiro Sugita, Tomoyuki Yambe, Satoshi Konno, Telma Keiko Sugai, Makoto Abe, Noriyasu Homma, Shin-ichi Nitta

    Nano-Biomedical Engineering 2012　566-576　2012年

  67. 情報通信技術（ＩＣＴ）は医療福祉問題の救世主か？

    吉澤誠, 杉田典大, 阿部誠, 西條芳文, 本間経康, 金野敏, 山家智之, 仁田新一

    生体医工学　49　(2)　387-389　2011年4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.49.387 　

    ISSN： 1347-443X

  68. Quantification of Radial Prganization in a Dysplastic Cerebral Cortex with Diffusion Tensor Imaging

    村崎 晶洋, 永坂, 竜男, 丸岡, 伸, 高井, 良尋, 佐藤, 行彦, 細貝, 良行, 小倉, 隆英, 森, 一生, 石橋, 忠司, 千田, 浩一, 仲田, 栄子, 町田, 好男, 本間, 経康, 齋藤, 春夫, 田村 元

    東北大学医学部保健学科紀要　17　(2)　127-134　2011年

  69. スマート・エイジングのためのバーチャル散歩システム

    杉原 僚太, 杉田 典大, 本間 経康, 吉澤 誠

    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　110　(294)　37-42　2010年11月11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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    本研究では,高齢期の変化を積極的に受け入れて賢く年をとるスマート・エイジングを実践するため,従来にはないバーチャル散歩システムを開発した.具体的には,仮想空間と現実空間をうまく融合させ,高齢者が安全に散歩を楽しむことができるようにするための歩行器搭載型ディスプレイ(WFMD)を作成した.本システムは,歩行器にラップトップ型PC,小型プロジェクタ,スクリーンを搭載し,ユーザは仮想空間を楽しみながら実際に近い状態で安全に散歩ができる.さらに,ゲームの汎用コントローラWiiリモコンをセンサとして用いることで,一般ユーザにも使える安価なシステムとした.また,従来のバーチャルリアリティ・システムであるヘッドマウンテッドディスプレイと比較をする実験を通して,本システムの有効性を示した.

  70. 遠隔医療のための心電図・脈波信号解析手法に関する研究(3.2 第8回情報シナジー研究会, 3. 研究活動報告)

    村越 政之, 吉澤 誠, 杉田 典大, 阿部 誠, 本間 経康

    年報　9　109-114　2010年7月

    出版者・発行元： 東北大学サイバーサイエンスセンター

  71. 胸部X線CT画像における肺結節陰影の自動検出法の開発(3.2 第7回情報シナジー研究会, 3. 研究活動報告)

    本間 経康, 下山 聡, 石橋 忠司, 吉澤 誠

    年報　8　109-113　2009年7月

    出版者・発行元： 東北大学サイバーサイエンスセンター

  72. 運動制御動作の獲得過程における自発的拘束と機能創発

    後藤太邦, 本間経康, 川島隆太

    2009年1月

  73. The 11th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 11th'06) 開催報告

    本間 経康

    計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers　45　(5)　465-465　2006年5月10日

    ISSN： 0453-4662

  74. Fuzzy-Neural Computing Systems (Proc. World Automation Congress )

    M. M. Gupta, N. Homma

    Proc. World Automation Congress　CD　CD　2002年4月

  75. パルス結合RBFネットワークによる音素認識

    杉山 泰治, 本間 経康, 阿部 健一

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems　14　141-144　2002年1月25日

  76. <原著>間欠的観測によるカオス時系列の短期予測

    本間 経康, 長谷川 武史, Noriyasu HONMA, Takeshi HASEGAWA, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, 日本電気株式会社, Dept of Radiological Tech Coll of Medical Sciences Tohoku University, NEC Corporation

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　9　(1)　37-41　2000年1月31日

    出版者・発行元： 東北大学医療技術短期大学部

    ISSN： 0917-4435

  77. 動的認識ネットワークの励起アトラクタに関する一考察

    本間 経康, 鎌内 俊行, 阿部 健一, 竹田 宏

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems　12　199-204　2000年1月21日

  78. 間欠的観測によるカオスシステムの同期

    本間 経康, 長谷川 武史, Noriyasu HONMA, Takeshi HASEGAWA, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, 日本電気株式会社, Department of Radiological Technology College of Medical Sciences Tohoku University, NEC Corporation

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　8　(2)　197-201　1999年7月31日

    ISSN： 0917-4435

  79. 冷却CCDカメラを用いたディジタルラジオグラフィシステムの蓄積効果とその臨床への適用性

    大石 幹雄, 洞口 正之, 細貝 良行, 清正 芳朗, 小原 春雄, 本間 経康, 丸岡 伸, Mikio OISHI, Masayuki ZUGUCHI, Yoshiyuki HOSOKAI, Yosirou SEISYOU, Haruo OBARA, Noriyasu HONMA, Shin MARUOKA

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　8　(2)　203-210　1999年7月31日

    出版者・発行元： 東北大学医療技術短期大学部

    ISSN： 0917-4435

  80. 汎用のX線撮影装置と冷却CCDカメラ型デジタルラジオグラフィシステムを用いたX線多層断層像の合成

    清正 芳朗, 大石 幹雄, 洞口 正之, 細貝 良行, 本間 経康, 小原 春雄, Yosirou SEISYOU, Mikio OISHI, Masayuki ZUGUCHI, Yoshiyuki HOSOKAI, Noriyasu HONMA, Haruo OBARA

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　8　(2)　211-218　1999年7月31日

    出版者・発行元： 東北大学医療技術短期大学部

    ISSN： 0917-4435

  81. ネットワークダイナミクスの複雑さ制御法

    本間 経康, Noriyasu HONMA, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, Department of Radiological Technology College of Medical Sciences Tohoku University

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　8　(1)　23-30　1999年1月31日

    ISSN： 0917-4435

  82. 完全結合型リカレントニューラルネットワークのダイナミクスの複雑さに関する一考察

    本間 経康, 喜多川 健, Noriyasu HONMA, Ken KITAGAWA, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, NTTデータ通信(株), Department of Radiological Technology College of Medical Sciences Tohoku University, NTT DATA Corporation

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　8　(1)　11-16　1999年1月31日

    ISSN： 0917-4435

  83. 冷却CCDカメラを用いたIV－DSAシステムの基礎的研究

    洞口 正之, 斉藤 春夫, 大石 幹雄, 鈴木 正吾, 本間 経康

    メディカルトレンド’99　14　(8)　52　1999年

    出版者・発行元： Innervision

  84. 動的認識機構をもつ文字認識ニューラルネットワーク

    本間 経康, 鎌内 俊行, Noriyasu HONMA, Toshiyuki KAMAUCHI, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, トヨタ自動車株式会社, Department of Radiological Technology College of Medical Sciences Tohoku University, Toyota Motor Corporation

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　7　(2)　137-142　1998年9月1日

    ISSN： 0917-4435

  85. 問題分割法による巡回セールスマン問題の近似解法

    本間 経康, 内田 大輔, Noriyasu HONMA, Daisuke UCHIDA, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, トヨタ自動車株式会社, Department of Radiological Technology College of Medical Sciences Tohoku University, Toyota Moter Corporation

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　7　(2)　109-114　1998年9月1日

    ISSN： 0917-4435

  86. ニューラルネットワークによる未知カオスシステムのオブザーバ

    本間 経康, 長谷川 武史, Noriyasu HONMA, Takeshi HASEGAWA, 東北大学医療技術短期大学部診療放射線技術学科, 東北大学大学院工学研究科, Department of Radiological Technology College of Medical Sciences Tohoku University, Graduate School of Engineering Tohoku university

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　7　(2)　123-128　1998年9月1日

    ISSN： 0917-4435

  87. X線透視条件下における横断像の合成

    細貝 良行, 大石 幹雄, 小原 春雄, 佐々木 正寿, 本間 経康, 洞口 正之, Yoshiyuki HOSOKAI, Mikio OISHI, Haruo OBARA, Masatoshi SASAKI, Noriyasu HONMA, Masayuki ZUGUCHI

    東北大学医療技術短期大学部紀要 = Bulletin of College of Medical Sciences, Tohoku University　7　(2)　129-136　1998年9月1日

    出版者・発行元： 東北大学医療技術短期大学部

    ISSN： 0917-4435

  88. 生物的な認識ダイナミクスをもとに構成した文字認識ニューラルネットワークによる未知パターンの認識

    鎌内 俊行, 本間 経康, 阿部 健一

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems　10　13-16　1998年1月20日

  89. 全体情報を継承する問題分割法によるTSPの近似解法

    内田 大輔, 本間 経康, 阿部 健一

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems　9　319-322　1997年1月16日

  90. ホロンネットワークによるTSPの自律分散的な一解法

    本間 経康, 阿部 健一, 佐藤 光男, 竹田 宏

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems　8　29-32　1996年1月17日

  91. ホロンネットワークモデルを用いた自律分散的適応法による非線形システムの同定

    本間

    第36回自動制御連合講演会前刷　141-142　1993年

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書籍等出版物 17

  1. 放射線治療AIと外科治療AI

    有村, 秀孝, 諸岡, 健一

    オーム社　2020年4月

    ISBN: 9784274225475

  2. Political Campaigning in the Information Age

    Ashu M. G. Solo, Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou

    IGI Global　2014年5月

    ISBN: 9781466660625

  3. Frontiers in Radiation Oncology

    Kei Ichiji, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Makoto Abe, Norihiro Sugita, Makoto Yoshizawa

    In-Tech　2013年7月

  4. Artificial Higher Order Neural Networks for Modeling and Simulation

    Madan M. Gupta, Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Ashu M. G. Solo, Zeng-Guang Hou

    Information Science Reference　2012年10月

  5. Cognitive and Neural Aspects in Robotics with Applications 2011, Special Issue of Journal of Robotics

    Madan M. Gupta, Ivo Bukovsky, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou, Ashu M. G. Solo

    Hindawi Publishing Corp　2012年4月

  6. CT Image Based Computer-Aided Lung Cancer Diagnosis

    Noriyasu Homma

    In-Tech　2011年4月

  7. Theory and Applications of CT Images

    Noriyasu Homma

    In-Tech　2011年4月

  8. Cognitive and Neural Aspects in Robotics with Applications, Special Issue of Journal of Robotics

    Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou, Ivo Bukovsky

    Hindawi Publishing Corp　2011年1月

  9. Artificial Higher Order Neural Networks for Computer Science and Engineering

    Madan M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou, Ashu M. G. Solo, Ivo Bukovsky

    Information Science Reference　2010年2月

  10. Discoveries and Breakthroughs in Cognitive Informatics and Natural Intelligence

    Bukovsky, I, Bila. J, Gupta, M, M, Hou, Z-G, Homma, N

    IGI Publishing　2009年11月

    ISBN: 9781605669021

  11. Pattern Recognition

    Noriyasu Homma

    In-Tech　2009年10月

  12. Artificial Higher-Order Neural Networks for Economics and Business

    Ming Zhang ed. Madan, M. Gupta, Noriyasu Homma, Zeng-Guang Hou, Ashu M. G. Solo

    Information Science Reference　2008年7月

    ISBN: 9781599048970

  13. 診療画像マスター・テキスト下巻

    梁川, 高井, 石橋 eds, 本間 経康, 酒井 正夫

    メジカルビュー社　2008年3月

  14. Feature Extraction, Foundations and Applications

    L. Zadeh, e, al. ed. M, M. Gupta, N. Homma, Z, G. Hou

    Springer　2006年7月

  15. Applied Research in Uncertainty Modeling and Analysis

    A. Okine Ayyub ed, N. Homma

    Springer　2005年4月

  16. Static and Dynamic Neural Networks, From Fundamentals to Advanced Theory

    M. M. Gupta, L. Jin, N. Homma

    IEEE Press & Wiley　2003年4月

  17. Soft Computing, Multimedia, Biomedicine, Image Processing and Financial Engineering

    M.Jamshidi et, al ed, N. Homma, M, M. Gupta

    TSI Press　2002年4月

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講演・口頭発表等 31

  1. 深層学習は乳癌画像をどう読むか 招待有り

    本間 経康

    第28回日本乳癌画像研究会　2019年2月10日

  2. 医療と深層学習の共進化 招待有り

    本間 経康

    第8回 次世代医療開発セミナー　2019年2月7日

  3. 海外企業との産学連携 招待有り

    本間 経康

    第五回 東北大学スマート・エイジング学際重点研究センター シンポジウム　2018年11月2日

  4. A stable gradient-descent adaptation of higher order neural units

    第12回computational intelligence研究会　2017年12月15日

  5. マーカレス追尾照射に必要な数理技術

    第113回日本医学物理学会学術大会　2017年4月15日

  6. マーカレス動態追尾放射線治療のための実時間照射制御の試み

    第135回日本医学放射線学会北日本地方会・第80回日本核医学会北日本地方会　2016年10月28日

  7. Development of Markerless MLC Tracking Radiation Therapy 国際会議

    6th DSP Seminar　2015年11月2日

  8. マーカーレスMLC 追尾照射の開発

    東北大学医学物理セミナー　2015年10月24日

  9. 安全で正確な追尾照射が拓く次世代放射線治療～医工連携開発の例

    アカデミアから始まる医療機器開発　2015年2月28日

  10. マーカレス動体追尾照射システムの開発

    酒井 正夫, 張 暁勇, 市地 慶, 澁澤 直樹, 吉田 裕輔, 阿部 誠, 杉田 典大, 吉澤 誠, 成田 雄一郎, 高井 良尋

    日本放射線腫瘍学会第２７回日本高精度放射線外部照射研究会　2014年2月22日

  11. マーカレス動体追尾照射のための汎用型リニアック制御システムの開発に向けて

    酒井 正夫, 張 暁勇, 市地 慶, 澁澤 直樹, 吉田 裕輔, 阿部 誠, 杉田 典大, 吉澤 誠, 成田 雄一郎, 高井 良尋

    日本放射線腫瘍学会第26回学術大会　2013年10月18日

  12. 汎用型放射線治療装置を用いたマーカレス動体追尾照射技術開発の試み

    JRCランチョンセミナー31　2013年4月14日

  13. Entertainment and Virtual Reality - Recent Challenge: Virtual Walking System 国際会議

    R. Sugihara, N. Sugita, M. Yoshizawa

    Colloquium on Brain Fitness and Smart Aging Session　2010年9月29日

  14. Prediction Methods of Unsteady Periodic Tumor Motion for Radiotherapy 国際会議

    M. Sakai, K. Ichiji, N. Homma, Y. Takai, M. Yoshizawa

    5th International Symposium on Medical, Bio- and Nano-Electronics　2010年2月

  15. 追跡照射放射線治療のための腫瘍位置の呼吸性変動予測法

    遠藤春奈, 酒井正夫, 本間経康, 高井良尋, 吉澤誠

    計測自動制御学会東北支部第２４９回研究集会　2009年3月12日

  16. 胸部X線CT像における非孤立性肺結節陰影の自動検出

    下山聡, 本間経康, 酒井正夫, 吉澤誠, 阿部健一

    動的画像処理実用化ワークショップ　2009年3月5日

  17. Multiple Model-based Reinforcement learning of a Nonholonomic Control System 国際会議

    Shinpei Kato, Takakuni Goto, Noriyasu Homma, Makoto Yoshizawa

    4th Int. Symp. Bio & Nano-Electronics　2009年3月5日

  18. 胸部X線CT像における肺結節陰影の自動検出法の開発

    本間経康, 下山聡, 石橋忠司, 吉澤誠

    第７回情報シナジー研究会　2009年2月17日

  19. 追跡照射放射線治療のための肺腫瘍位置の呼吸性変動予測モデル

    酒井 正夫, 本間 経康, 高井 良尋

    第５１回自動制御連合講演会　2008年11月22日

  20. Fuzzy Neural Computing Systems: Theory and Applications 国際会議

    IEEE ICAL　2008年8月

  21. Ｘ線ＣＴ画像における肺結節陰影の統計的特徴量に関する一考察

    齋藤和久, 本間経康, 石橋忠司, 山田隆之

    計測自動制御学会東北支部第２４０回研究集会　2007年12月18日

  22. ガボールフィルタを用いた肺結節陰影診断支援システム

    武井一典, 本間経康, 石橋忠司, 酒井正夫, 吉澤誠, 阿部健一

    計測自動制御学会東北支部 第２３３回研究集会　2006年12月18日

  23. Computer Aided Diagnosis System for Pulmonary Nodules Using Gabor Filter 国際会議

    Kazunori Takei, Noriyasu Homma, Tadashi Ishibashi, Masao Sakai, Makoto Yoshizawa, Kenichi Abe

    2nd Int. Symp. Bio & Nano-Electronics　2006年12月9日

  24. 複雑系モデルを用いた生体循環系ダイナミクスの解析

    成田, 本間, 酒井, 田中, 吉澤,阿部

    計測自動制御学会東北支部第226回研究集会　2005年12月9日

  25. 非ホロノミック系における手動制御の学習過程

    後藤,本間, 吉澤,阿部

    計測自動制御学会東北支部第225回研究集会　2005年11月11日

  26. 複雑系の話-脳の計算原理を求めて-

    本間 経康

    第７５回システム制御研究会　2005年5月28日

  27. Fuzzy Neural Computing Systems: Theory and Applications 国際会議

    M. M. Gupta, N. Homma, Z.-G. Hou

    IEEE CCECE 2005　2005年5月1日

  28. ニューラルネットによる概念表現とその形成過程のモデル化の試み

    平成１６年度第１回ニューラルネットワークフォーラム　2004年8月

  29. Neural Computing Systems: Introduction, Theory and Applications 国際会議

    M. M. Gupta

    4th ISUMA　2003年9月

  30. Fuzzy-Neural Computing Systems 国際会議

    M. M. Gupta

    IEEE ISIC　2002年10月

  31. Fuzzy-Neural Computing Systems 国際会議

    M. M. Gupta

    World Automation Congress　2002年6月

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産業財産権 13

  1. 生体情報計測装置、生体情報計測方法、生体情報表示装置及び生体情報表示方法

    吉澤 誠, 杉田 典大, 阿部 誠, 山家 智之, 本間 経康, 小原 一誠, 田中 明, 堀畑 友希

    産業財産権の種類: 特許権

  2. 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム

    本間 経康, 酒井 正夫, 市地 慶, 澁澤 直樹, 張 暁勇, 阿部 誠, 杉田 典大, 吉澤 誠, 高▼井 良尋

    産業財産権の種類: 特許権

  3. 乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

    本間 経康, 半田 岳志, 石橋 忠司, 川住 祐介, 吉澤 誠

    産業財産権の種類: 特許権

  4. 脈波伝播速度の測定方法、その測定方法を用いた測定システムの作動方法及び脈波伝播速度の測定システム並びに撮像装置

    高森 哲弥, 吉澤 誠, 本間 経康, 杉田 典大, 阿部 誠, 田中 明

    産業財産権の種類: 特許権

  5. 信号処理装置、信号処理プログラム及び信号処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

    本間 経康, 高井 良尋, 遠藤 春奈, 市地 慶, 酒井 正夫, 吉澤 誠

    産業財産権の種類: 特許権

  6. Signal processing for predicting an input time series signal and application thereof to predict position of an affected area during radiotherapy

    Y. Takai, N. Homma, M. Sakai

    US 8,751,200 B2

    産業財産権の種類: 特許権

  7. 信号処理装置、信号処理方法、信号処理プログラム及び信号処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体並びに放射線治療装置

    高井 良尋, 本間 経康, 酒井 正夫

    産業財産権の種類: 特許権

  8. 画像診断支援システム、画像診断支援方法および画像診断支援プログラム

    本間 経康, 武井 一典, 石橋 忠司, 酒井 正夫, 吉澤 誠

    産業財産権の種類: 特許権

  9. 乳房画像病変検出システム、乳房画像病変検出方法、乳房画像病変検出プログラムおよび乳房画像病変検出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

    本間 経康, 半田 岳志, 石橋 忠司, 川住 祐介, 吉澤 誠

    特許第6256954号

    産業財産権の種類: 特許権

  10. 脈波伝播速度の測定方法、その測定方法を用いた測定システムの作動方法及び脈波伝播速度の測定システム並びに撮像装置

    高森 哲弥, 吉澤 誠, 本間 経康, 杉田 典大, 阿部 誠, 田中 明

    特許第6072893号

    産業財産権の種類: 特許権

  11. 信号処理装置、信号処理プログラム及び信号処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

    本間 経康, 高井 良尋, 遠藤 春奈, 市地 慶, 酒井 正夫, 吉澤 誠

    特許第5797197号

    産業財産権の種類: 特許権

  12. Signal-processing device and computer-readable recording medium with signal-processing program recorded thereon

    N. Homma, Y. Takai, H. Endo, K. Ichiji, M. Sakai, M. Yoshizawa

    US 8,837,863 B2

    産業財産権の種類: 特許権

  13. 信号処理装置、信号処理方法、信号処理プログラム及び信号処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体並びに放射線治療装置

    高井 良尋, 本間 経康, 酒井 正夫

    特許第5604306号

    産業財産権の種類: 特許権

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共同研究・競争的資金等の研究課題 30

  1. 放射線治療における高精度照射機構の開発 競争的資金

    2007年10月 ～ 継続中

  2. 医用画像の計算機支援診断システムの開発 競争的資金

    2005年10月 ～ 継続中

  3. 高次脳機能の工学的理解に関する研究 競争的資金

    制度名：Grant-in-Aid for Scientific Research

    1999年4月 ～ 継続中

  4. 人工神経回路網による認識機構に関する研究 競争的資金

    制度名：Grant-in-Aid for Scientific Research

    1997年4月 ～ 継続中

  5. AI画像解析とliquid biopsyによる超微小乳癌検出のための基盤整備

    多田 寛, 本間 経康, 加藤 恵里奈, 影山 咲子, 権田 幸祐, 森 菜緒子

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2025年4月1日 ～ 2028年3月31日

  6. Ai（死後画像）をAI（人工知能）で診断する

    舟山 眞人, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2019年4月1日 ～ 2022年3月31日

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    本研究はわが国の変死体の主要な死因であるにもかかわらず，依然として法医学上の最も判定が難しい溺死症例について、死後の肺画像からAI(人工知能)を用いた診断に関する挑戦的研究である。 症例は東北大学Aiセンターで撮影された死後肺画像の中で溺死140 症例（3,784 画像），非溺死140 症例（3,863 画像）を対象とした．症例数が少ないため、AlexNetを用いた畳込深層ニューラルネットワーク（DCNN）の性能評価には，10 分割交差検証を用いた．評価指標には受信者動作特性（ROC）曲線と，ROC 曲線下面積（AUC）を用いた．ROC 曲線は，非溺死症例を誤って溺死と鑑別した割合である偽陽性率（false positive rate: FPR）を横軸に，溺死症例を正しく溺死と鑑別した割合である真陽性率（true positiveratio: TPR）を縦軸にプロットしたもので，左上に近いほど分類器の性能が高いことを意味する。 画像ごと（スライスごと）に溺死・非溺死鑑別を行った場合，平均のAUC は0.815 であり，DCNN の出力である確信度0.5 以上を溺死と判定した場合，真陽性率PR=0.731， 偽陽性率FPR = 0.255 であった．即ち有効な分類器の1 つの目安であるAUC0.8 以上を達成した．また，各症例は概ね30 枚弱のスライスで構成されているため，これらスライス群の鑑別結果の多数決により，その症例の鑑別結果とした場合は，10回の平均AUC は0.879 となり専門医に匹敵する目安である約9 割近くとなった（真陽性率TPR=0.794，偽陽性率FPR = 0.168）．死因究明という法医学上の目的において，症例毎の鑑別結果が専門医に匹敵もしくはそれを超える目安に迫ったことは，提案CADシステムの有用性を示唆するものである。

  7. 人知を超えた乳房X線画像診断能力をもつ革新的AI支援システムの開発

    本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

    研究機関：Tohoku University

    2018年6月29日 ～ 2021年3月31日

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    本研究では、医療画像ビッグデータを基に深層学習などの機械学習を用いて、専門医レベルを凌駕する革新的なX線画像診断を実現するような、新時代の人工知能支援診断（artificial intelligence-aided diagnosis, AID）システムの開発に挑戦している。本年度は、昨年度開発した乳房X線画像用の深層学習を用いたAIDシステムのプロトタイプを用いて、鑑別性能の検証とともに、死後画像診断（autopsy imaging: Ai）への応用を試みた。 <BR> 1. 腫瘤検出・鑑別AIDシステムの性能検証・改良：深層学習ニューラルネット（deep convolutional neural network, DCNN）を基に、昨年度構築した、乳房X線画像用AIDシステムのプロトタイプを用いて、性能検証と改良を行った。とくに、画像診断結果に加え、病理診断結果も考慮した良悪性鑑別性能向上のため、従来よりも自由度の高いDCNNを用いる改良を施した。その結果、画像診断だけでは良悪性の鑑別が難しい症例群に対して、プロトタイプで達成していた鑑別性能をさらに15%改善することに成功した。これは、鑑別性能だけで比較すると、専門医のそれを30%近く凌駕する画期的高性能である。 <BR> 2. 死後画像診断への応用：昨年度構築したプロトタイプを、死後画像を用いた溺死鑑別へ応用した。これは、乳房X線画像診断用に事前訓練したDCNNを、死後撮影された胸部X線断層（computed tomography: CT）画像を用いて転移学習し、溺死鑑別を行うAIDシステムのプロトタイプを構築したものである。その結果、約90%の正解率を達成し、法医学的死因究明にも有効であることが示唆された。死後画像のみを用いた死因鑑別は、深層学習の応用として世界初の成果であり、今後の法医学分野への展開が期待される。

  8. リアルタイム画像誘導追尾放射線治療のための新X線動態断層撮影システムの開発

    本間 経康, 高井 良尋

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2017年4月1日 ～ 2020年3月31日

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    放射線治療において、肺腫瘍などの移動や変形等を伴う対象動態を追跡し、それを追尾して連続照射する技術によりduty cycle増大、局所制御率向上と副作用低減の実現が期待されている。本研究では、腫瘍動態を追跡するための画像計測法を開発し、その有効性を検証した。とくに、X線透視による実時間性と、断層撮影による軟部組織描出能を両立させた、新しい確率的部分断層再構成法を提案した。これにより腫瘍動態追尾照射の実現に向けた有望な画像計測法を確立した。

  9. デジタルマンモグラフィ診断支援システムの開発

    石橋 忠司, 本間 経康, 森 菜緒子

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2016年4月1日 ～ 2019年3月31日

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    マンモグラフィ乳癌検診は生命予後を改善できる費用対効果に優れた手法である。しかし、診断精度は医師の経験などによって大きく異なる。医師の診断支援法としてAI技術を活用したCADが注目されつつある。我々は2万例を超えた正常乳房、癌症例のデータベースを構築し、深層学習法を用いたCADを開発することに成功した。このソフトを搭載した診断ワークステーションを試作し、石灰化病変、腫瘤病変の検出率が既存のCADより優れていることを確認できた。同時に将来の個別化医療を見据えて、正確な乳腺量を測定し、既往歴や家族歴などから乳癌のリスクファクターを計算できるレポート管理支援ソフトを開発した。

  10. 非線形再構成処理によるＭＲ画像の画質評価法の開発

    町田 好男, 本間 経康, 森 一生

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2015年4月1日 ～ 2018年3月31日

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    近年MRイメージング領域においても、圧縮センシング(CS)をはじめとする新しい情報技術を用いた高速撮像技術やデータ処理技術が導入されつつある。これらの技術では非線形演算処理を伴うものが多く、得られた画像の画質評価をいかに行うかが課題になっていた。本研究では、ノイズパワースペクトル（NPS）や変調伝達関数（MTF）などの従来からの線形系の評価用ツールを活用した非線形処理画像の画質評価することを目的として、その計測手法の確立といくつかの非線形処理画像の評価法の試みを行った。

  11. 逐次近似的再構成法によるX線CT画像の三次元的画質実態解明

    森 一生, 町田 好男, 本間 経康, 後藤 光範

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2015年4月1日 ～ 2018年3月31日

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    X線CT画像の雑音（すなわちX線被曝線量）を減らしつつ画質を向上できるとして逐次近似再構成が台頭しており、現在の画像再構成法より優れるとする評価報告が相次いでいる。しかし、それら報告は視認容易なテスト被写体で画質評価している。また、体軸方向の解像力が織り込まれていない。 本研究では視認性不良なテスト被写体による画質測定法を開発するとともに、画質指標に体軸方向解像力を正確に織り込んだ。この方法で見ると、逐次近似再構成は現在の画像再構成法と同等以下の成績となる。すなわち、逐次近似再構成で視認性不良の被写体が視認性良好となることはなく、実質的画質改善（検出能向上、被曝低減）の効用は無いと結論された。

  12. ビッグデータからの論理抽出による乳房X線画像用次世代型CADシステムの開発

    本間 経康, 石橋 忠司, 川住 祐介, 吉澤 誠, 張 暁勇

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究機関：Tohoku University

    2014年4月1日 ～ 2017年3月31日

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    本研究では、乳がんの早期発見に有効とされる乳房Ｘ線撮影による画像診断において、読影医師の負担軽減のための計算機支援診断システムによる病変検出能改善、ならびに診断論理の高度化と定量化によるシステム性能向上を目的として、これまで困難であった診断上有用な画像特徴量の自動抽出を、大量のデータを用いた深層学習神経回路網により学習的に獲得することで、信頼性の高い参考意見提示が可能なシステムの開発を行った。その結果、乳がんの典型的な画像所見を90%程度の高い割合で正しく鑑別可能であることを世界で初めて実証した。

  13. 体表面筋電位変化を用いたまったく新しい動体追尾予測モデルの確立

    秋本 裕義, 廣瀬 勝己, 髙井 良尋, 本間 経康, 市地 慶

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

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

    研究機関：Hirosaki University

    2014年4月1日 ～ 2017年3月31日

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    肺の悪性腫瘍に対する放射線治療の精度を高めるシステム構築の為、胸表面の呼吸筋の電気信号を計測して肺の動きを予測する研究を行った。肺の動きを透視画像で測定、呼吸筋の信号を胸部に筋電位計の電極を配置して測定し、両者の関連性を解析した。結果は、呼吸筋の電気信号はノイズが大きく、測定できたデータからは呼吸性移動に先立った呼吸筋の電気信号を検知するシステムは構築することができなかった。システム構築には、研究計画時に必要と考えられたデータ量より多くのデータが必要であったと思われる。

  14. 次世代型４次元画像誘導放射線治療のための高精度リアルタイム適応追尾照射法の開発

    本間 経康, 高井 良尋, 吉澤 誠, 成田 雄一郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2013年4月1日 ～ 2016年3月31日

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    放射線治療において，肺腫瘍などの位置・形状変動（動態）に応じた連続追尾照射により治療効果向上と副作用低減を汎用機を用いて短時間で実現するための必須要素技術である，腫瘍の3次元動態の画像計測法とその変動予測法の開発を行い，臨床上有用な性能を達成した。とくに，呼吸統制による呼吸変動予測性能を制御工学的に解析し，より患者負担が少なくかつ効果的な統制法に関する知見を得た。また，リアルタイム適応追尾照射法が実現された場合の効果について，治療計画システムを用いた線量解析を行った。その結果，従来の移動全領域照射法，同期（待伏せ）照射法などと比較し，提案追尾照射制御の有効性を明らかにした。

  15. デジタルマンモグラフィソフトコピー標準化に関する研究

    石橋 忠司, 本間 経康, 森 奈緒子

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2013年4月1日 ～ 2016年3月31日

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    デジタルマンモグラフィのデータサイズや画像処理は撮影装置によって異なり、統一されていない。そのため、日本の対策型検診ではモニタ読影の導入が遅れている。どの装置の画像でも最適に表示ができるシステムを開発することを目的に本研究を行った。検診画像を、検診施設、病院の協力で収集した。収集にあたり各施設の倫理委員会に研究計画書を提出し、承認後、匿名化し、非連結データとして収集した。各画像データのヒストグラム解析から、最適な画像表示と思われる、中心濃度、ガンマ係数、周波数強調関数などを求めた。このソフトを搭載した読影ビューアを開発し臨床画像評価を行い、画像劣化なく５Ｍモニタに表示できることを確認した。

  16. 回転収縮運動を考慮した3次元的心機能評価法の開発に関する研究

    齋藤 春夫, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2013年4月1日 ～ 2016年3月31日

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    Cine MRI画像では、左室短軸5断面の中央３断面では心内膜面と外膜面との特徴点を追跡することで、MRI Tagging画像では、心筋内のTagの交点を追跡することで、車軸方向、回旋方向の局所心筋運動をほぼ同等に解析可能なことが確認できた。長軸方向の運動を加味した回旋方向の運動解析を試みたが、個体差が著明で、各個に解析法を考える必要があることが分かった。肺高血圧症に対する血管内治療の効果判定の検討では2次元な回旋方向のみの解析により、左室全体の収縮が保たれていても、局所の運動にバラツキがあることが明らかになり、回旋方向のみの解析でも臨床的に有用であることが確かめられた。

  17. 「３Ｄ酔い」の発症条件探索と立体映像のリスク判定システムの開発

    吉澤 誠, 本間 経康, 杉田 典大, 山家 智之, 田中 明

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2012年4月1日 ～ 2016年3月31日

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    映画・テレビジョン・テレビゲームの3D化が急速に進んでいる．しかし，人工的な立体視が人間に与える生理的・心理的影響やその効果については未だ十分明らかにされていない．本研究では，人工的な立体視によって生じる3D酔いの発症条件および3D酔いと眼精疲労の関係の解明を目的として，以下の結果を得た．１）評価に使われている生理的指標には心理的外乱を受ける可能性があり，これが順応により低減できること．２）人工的立体視による眼精疲労の原因が輻輳調節と焦点調節の間の矛盾を使って説明できる可能性があること．３）3D酔いを防ぐには，頭部の傾きによって生じる垂直視差を約0.6度以内に抑えるべきであること．

  18. ゲーム機用センサを使った循環制御系の役割分担仮説の検証と健康度モニタリング

    吉澤 誠, 本間 経康, 杉田 典大, 山家 智之, 田中 明

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究機関：Tohoku University

    2012年4月1日 ～ 2015年3月31日

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    本研究では，血圧-心拍数間の動特性に基づき，光電容積脈波センサを利用した日常的に使用できる血圧反射機能を推定するシステムの開発を目的とした．まず，心拍数の平均値で規格化された標準偏差CVRR，および脈波の振幅値に関するその高周波成分に対する低周波成分の比の自然対数であるμPAは，判別力が高く，かつ，再現性の高い指標であることを明らかにした．また，両者から相関係数r=0.774で年齢を推定できることも明らかにした．さらに，ビデオカメラからの身体映像情報を処理することにより，非接触かつ遠隔的に血圧情報を取得し，この情報に基づいて血圧反射機能を推定できる可能性があることを確かめた．

  19. マーカレス画像処理新アルゴリズムを用いたＭＶ－Ｘ線透視画像による追跡照射法の開発

    高井 良尋, 本間 経康, 成田 雄一郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

    研究機関：Hirosaki University

    2012年4月1日 ～ 2014年3月31日

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    低サンプル周波数（１枚の撮影時間が長い）では被写体ぶれの問題が生じるため、高サンプリング周波数の撮影モードで以下の実験を行った。すなわち、従来のテンプレートマッチングによる腫瘍位置計測法をはじめ，腫瘍形状の変形にも対応可能な拡張である多点ランドマーク法，画像ヒストグラムの利用によりテンプレートマッチングの問題点を改善可能なMean Shift法，そして新たに開発したオプティカルフローに基づく方法を用いて，EPIDによるマーカレス腫瘍計測実験である。その結果，新手法の性能は他の最新手法よりも優れていることが示され，kV-X線とMV-X線画像の統合など臨床応用に向けて有望な知見が得られた。

  20. 回転収縮運動を考慮した心機能評価法の開発に関する研究

    齋藤 春夫, 石橋 忠司, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2010年 ～ 2012年

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    Cine MRI画像では、左室短軸5断面の中央3断面では心内膜面と外膜面との特徴点を追跡することで、MRI Tagging画像では、心筋内のTagの交点を追跡することで、車軸方向、回旋方向の局所心筋運動をほぼ同等に解析可能なことが確認できた。回旋方向の運動解析には、単純な回旋方向の移動距離の積算ではなく、回転角度などで評価する必要があることがわかった。また、心臓CTの最適な造影法と撮像タイミング設定法などを提案できた。

  21. X線CT画像のマルチスケール形状識別法による高精度な肺結節診断支援システムの開発

    本間 経康, 石橋 忠司, 石橋 忠司

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2007年 ～ 2009年

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    医師不足に伴う多忙等を背景に,病院などの臨床現場では真に有用な計算機支援診断(CAD)システムの開発が望まれている.本研究では,CT画像を用いた医師の肺がん画像診断過程に倣った,さまざまな知的手法を用いた新たなCADシステムを開発した.その結果,従来の方法では見つけにくい肺がん画像の検出性能を,従来の方法に比べて約3割改善すると同時に,間違って検出する割合を約4割減らすことに成功した.

  22. 神経回路網の構造変化による機能発現と発見的知識獲得に関する研究

    本間 経康, 吉澤 誠, 酒井 正夫

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2005年 ～ 2006年

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    本研究課題では,従来のシナプス結合重みの微妙な調整によるセンシティブな機能発現ではなく,生体に倣ったロバストな機能を実現するためのメカニズムについて,その計算アルゴリズムを明らかにするため,ミクロな神経情報の伝達特性について,生理学的,解剖学的知見を基に提案した神経回路網モデルを用いて計算機シミュレーションを行い,結果を詳細に解析して優れたノイズ耐性などの特性を明らかにした.また並行して,マクロな脳機能の発現メカニズムについて,実験結果を基に新たな強化学習モデルを構築し詳細に解析した. 神経回路網モデルのロバストな情報伝達機構の数理的解析 最新の生理学的知見等を基に,学習的構造改変のための情報伝達経路について,可能な計算アルゴリズムを検討した.とくに,Hodgkin-Huxleyモデルと同等な特徴を持つ,離散時間パルスニューロンモデルを提案し,そのダイナミクスを詳細に解析した.その結果,ノイズ敏感性による新結合の創出や,ノイズ耐性によるロバストな機能実現の可能性を明らかにした.また,脳内ダイナミクスとパラメータ敏感性,および機能の階層構造との関連性に関しても解析した.その結果,提案モデルがノイズ耐性に優れるだけでなく,ある条件ではノイズを積極的に利用することで機能を高める,いわゆる確率共振現象を呈することを示した. マクロな脳機能創発機構の実験的考察と強化学習モデルによる解析 人間の手動制御系において,非ホロノミック拘束を有する制御対象の発見的制御則獲得過程を明らかにするための詳細な実験を行い,結果の生体システム論的な妥当性について検証した.また,実験結果を基に,手動制御系における制御則の獲得過程を説明可能な,新たな強化学習モデルを構築した.シミュレーション結果より,提案モデルが人間と同じような発見的学習による創発的な機能形成(能力獲得)過程をたどることを示した.

  23. 高エネルギー放電によるフラッシュX線装置の臨床応用

    小原 春雄, 大石 幹雄, 洞口 正之, 丸岡 伸, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2004年 ～ 2006年

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    通常使用している診断用X線装置のX線管は、熱電子放出を利用した熱陰極X線管であるのに対し、試作したX線管は電子の電界放出を利用した冷陰極X線管(フラッシュX線管)である。高エネルギー放電によるフラッシュX線装置は、直流高電圧発生装置、高容量コンデンサ、フラッシュX線管、エアーギャップスイッチ、トリガ発生装置、高真空排気装置で構成され、フラッシュX線管は陽極、陰極、トリガ電極で構成される。このフラッシュX線管のもとで発生するフラッシュX線装置の諸特性は、電極(陽極、陰極)の材質、陽極-陰極間距離、陰極-トリガ電極間距離、真空度の四つの因子により異なる。電極の材質の検討では、セリウム(Ce:原子番号58)、イッテルビウム(Yb:70)、タングステン(W:74)で検討したが、充電電圧90kV、真空度(6.65×10^<-3>Pa)の条件のもとで、Wが他と比較し1.3倍のX線強度が得られた。X線出力の測定は応答の速い液体シンチレータ(応答時間:10^<-9>sec)で検出し、デジタル・オシロスコープで測定し、波形解析を行った。充電電圧90kVの放電時のX線曝射時間はパルス幅10%で1μsec.以下となり、管電流は4×10^4A(瞬間大電流)であった。フラッシュX線管の焦点の大きさは、ピンホールカメラを用い焦点測定を行った。電極間距離を小さくすることで小焦点の傾向にあったが、電極間距離0,9cmで最小の焦点となり、2.0×2.3mmの大きさを得た。模擬被写体(メトロノーム、タングステンワイヤの振り子、コップに落下する造影剤、プラスチック弾の物体への衝突)の撮影では、完全静止画像の確保を可能とし、高鮮鋭度の画像が得られた。模擬被写体を通して得られた結果から、試作した本装置を用いることで、新生児・小児撮影および高齢化に伴う老人、脳卒中・脊髄損傷者を含む機能障害・能力障害等の動作停止不可能な被験者の撮影では完全静止画像の確保が可能となることを確証した。

  24. 人工生命的手法を用いた人工心臓制御法の開発とその実装化研究

    阿部 健一, 仁田 新一, 松木 英敏, 吉澤 誠, 山家 智之, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    2003年 ～ 2005年

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    本研究では,循環系が大規模・多変数・非線形・非定常の複雑系であり,その特性あるいは構造やパラメータの多くが未知であるという,生命体の特徴を考慮することにより,特に患者の個人差および生体や環境の時間的変動に対して自動的に対処することのできる制御装置を開発することを目指した.主な研究成果は以下のとおりである.1)一回抽出量と血圧の時間変動を模擬する非線形モデルにおいて,心拍数揺らぎを自律神経系情報として反映するフィードバック効果を導入することにより,心拍数に発生するカオスの性質が安静状態と運動状態で変化することが明らかとなり,これが実際の人間の特性に近いことが確かめられた. 2)人工心臓と自然心臓が複雑に競合する循環系において,自然心臓の心機能推定が可能うかどうかを,動物実験およびモデルを使って検討した.すなわち,定常流補助人工心臓を装着した山羊において,左心室容積と左心室圧を計測することによって心機能指標のEmaxを求め,この値の前・後負荷や定常流ポンプの回転数に対する変化を明らかにした.また,自己心と定常流ポンプが競合する微分方程式モデルを提案することにより,従来静特性を中心にその特性が議論されてきた定常流ポンプは,その最適駆動を考える際,動的特性を考慮しなければならないことを示した. 3)両心補助人工心臓において,定常流ポンプの抽出量を,ARXモデルを用いることにより,計測が容易な電力とモータ回転数から推定する方法を提案し,2週間程度の慢性実験では,当初の固定したパラメータを変えなくても抽出量を実用的な精度で推定できることが明らかとなった. 4)エネルギー伝送系と干渉しない磁気的情報伝送装置を内蔵した経皮的エネルギー伝送装置を,新たに提案した直交巻きコイルを使って実現し,これが位置ずれ等にも頑健で臨床応用上有効な通信能力を有することが明らかとなった.

  25. 拡張Hebb則による神経回路網の構造的および機能的な自己組織化に関する研究

    本間 経康

    2003年 ～ 2004年

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    本研究課題では,生物脳のように変化する外部環境との相互作用を介して,構造的および機能的に柔軟に自己組織化する神経回路網モデルの構築を目標としているが,本年度は,はじめに,15年度に構築した構造改変に対応させた拡張Hebb則のプロトタイプを改良し,生理学的にもより妥当な結合構造の時空間改変を統合したモデルを構築した.つぎに,シミュレーションにより,改良モデルの能力を検証し,その理論的考察を行った. 1.プロトタイプ拡張Hebb則の改良 ニューロンは主にシナプス結合を介して入力情報を受け取るが,シナプス結合を全く持たない新生ニューロンは入力がないため発火せず,したがって,Hebb則による学習が成立せずに新たな結合も形成されないという一種のジレンマがあった.従来のモデルでは,ランダムな初期結合構造を仮定するなど,不自然な解決法が用いられているが,15年度に提案したプロトタイプでも,ランダムな結合形成により便宜的に解決しており,その生理学的妥当性には疑問が残るなど,根本的な問題解決には至っていなかった.これに対し,本年度改良した学習則では,生理学的にもより妥当なニューロンの自発発火を構造改変のための信号として定式化することで,このジレンマを解決した. 2.シミュレーションによる能力検証と理論的考察 改良したモデルを計算機上にインプリメントし,パターン認識問題に適用した結果,生理学的により妥当なシナプス結合を持たない新生ニューロンを用いても,認識に必要な対象の概念形成過程の幾つかの簡単な側面の再現が可能であるなど,その性能が確認された.また,理論的にも先に提案した概念(記憶)形成能力をより少ない計算コストで実現できることが証明された.

  26. 高エネルギー放電によるフラッシュX線装置の開発と応用

    小原 春雄, 丸岡 伸, 洞口 正之, 大石 幹雄, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2001年 ～ 2003年

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    通常使用している診断用X線装置のX線管は、熱電子放出を利用した熱陰極X線管であるのに対し、試作したX線管は電子の電界放出を利用した冷陰極X線管である。高エネルギー放電によるフラッシュX線装置は、直流高電圧発生装置、高容量コンデンサ、冷陰極X線管、エアーギャップスイッチ、トリガ発生装置、高真空排気装置で構成され、冷陰極X線管は陽極、陰極、トリガ電極で構成される。本装置の特徴は、電子の電界放出を無限に引き出すために、陽極および陰極材質の交換、トリガ電極-陰極間距離、陽極-陰極間距離、管内真空度の四つの因子を可変可能としたことである。これらの因子はX線強度に大きく影響する。試作したフラッシュX線装置において、冷陰極X線管(陽極(タングステン)角度120°、陰極(グラファイト)角度50°、陽極-陰極間距離0.4cm、真空度6.65×10^<-3>Pa)、充電電圧80kVの条件のもとで測定した曝射時間は、半値幅で0.3μsec、パルス幅10%で1.08μsecである。また、管電流は40kAで、1.1μsecのX線曝射時間を可能とした。模擬被写体(メトロノーム、落下する鉄玉プラスチック弾の物体への衝突)で、完全静止画像の確保を可能とした。模擬被写体を通して得られた結果から、試作した本装置を用いることで、新生児・小児撮影(息を止めることなく撮影可)および高齢化に伴う老人、脳卒中・脊髄損傷者を含む機能障害・能力障害等の動作停止不可能な被験者の撮影では完全静止画像の確保が可能となる。このことから、装置の小形化を図ることで在宅医療領域の撮影にも的確な診断データを提供できる。さらに、体内微細構造の解明には冷陰極X線管の大きさが大きく影響する。ピンホールカメラ法を用いた焦点測定では、電子の電界放出を担う陰極の材質および形状(陰極角度)に関係することが解った。

  27. カオス的な時変ダイナミクスを利用した迅速な動的認識機構に関する研究

    本間 経康

    2001年 ～ 2002年

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    本研究課題では,生物のような動的認識機構による柔軟で迅速な認識能力をもつモデルの構築を目標としているが,本年度は,昨年度開発した入力に応じてシステムパラメータを変化させる新しい時変モデルの性能を実験的,理論的に詳しく考察し,その性能向上を図った.とくに,ネットワーク構造の改変ルールと学習ルールのより自然な統合アルゴリズムを開発した. 1.新モデルの性能考察と改良: はじめに,昨年度開発した新モデルの追加学習性能を実験的,理論的に詳しく考察し,誤差逆伝播ネットワークに対する優位性を証明した.また,カオスダイナミクスと認識能力の関連を考察するために,リカレント型ネットワークのダイナミクスの統計的な特徴を明らかにし,新モデルの動的認識機構への拡張可能性について検討した.新モデルでは生物的な統一的ローカルルールで学習・適応させることを目指したが,昨年度のモデルは教師あり学習を用いたため,グローバル情報が必要であり,入力が未知か否かの判定にIF-THENではなく,放射基底関数(RBF)やファジィ推論を用いても,ローカル情報のみでは十分な性能が得られない問題点が明らかとなった.この問題を解決するため,つぎの教師なし学習則を導入したモデルを開発した. 2.Hebb則を用いた改良モデルの開発: 教師なし学習法の代表であり,生理学的にもその根拠が解明されつつあるHebb則を導入した改良モデルをパソコン上にインプリメントし,種々の計算機実験を通してその基礎的能力について検討した.とくに,従来固定構造下でのパラメータ改変に用いられてきたHebb則を構造改変にも適用できるように拡張した.これにより,ローカル情報のみを用いた統一的ルールによる自己組織的な学習・適応が可能となった.

  28. 動的認識ネットワークの励起アトラクタ解析と動きの検出・認識に関する研究

    本間 経康

    2000年 ～ 2000年

  29. 非マルコフ環境における強化学習のメモリ機構の自律的生成に関する研究

    阿部 健一, 本間 経康

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    1999年 ～ 2000年

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    強化学習(RL:Reinforcement Learning)を部分観測マルコフ(あるいは隠れマルコフ)環境へ適用する場合、環境状態が直接観測できないので、通常のRLに何らかの形でメモリを付加し、過去の観測/行動対の履歴を反映した形でQ値表(Qモジュール)を更新しなければならない。本研究では、ラベリングQ学習(LQ-learning)とスイッチングQ学習(SQ-learning)とを提案し、それらの性能について検討を進め下記の成果を得た。 (1)LQ学習は前回の基盤研究(C)(2)で提案したアルゴリズムである。このアルゴリズムは、観測値に付けるラベルをいつどのような状況(過去の観測系列)で更新するか、ラベルの値をどのように決めるか、の2面において多様な選択肢がある。そこで、LQ学習のより一般的な枠組みを定式化し、その枠組みの中で種々のアルゴリズムを考案し、それらの有効性をシミュレーションにより比較検討した。しかし、このLQ学習では、ラベル機構をあらかじめ設定する必要がある。そこで、その自動化を行なうため、自己組織化マップ(SOM)によりラベリングする方法を提案した。SOMは1次元構造のものを用い、その出力としてラベルが得られる。 (2)スイッチングQ学習(SQ学習)とよぶ、一種の階層形強化学習法を提案した。部分観測マルコフ環境を局所的にはマルコフ環境と見なせる観測空間の部分空間に各Qモジュールを対応させ、環境の全観測空間をパッチワーク状に覆う、ということに基づいた方法である。SQ学習では、Qモジュールをある特徴的な観測値(サブゴール)で切り替える。このサブゴール系列の学習を階層形学習オートマトンによって行う。いわば、メモリ機構の自律的生成を目指した方法である。このアルゴリズムが、LQ学習に比べより規模の大きい問題例において有効に動作することをシミュレーションにより確認した。 なお、LQ学習とSQ学習を統一的に取り扱える強化学習機構を構築することが今後の課題である。

  30. 冷却型CCDカメラを用いたIV-DSAシステムの基礎的研究

    洞口 正之, 鈴木 正吾, 大石 幹雄, 斎藤 春夫, 小倉 隆英, 本間 経康, 片倉 剛

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：TOHOKU UNIVERSITY

    1997年 ～ 1999年

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    我々は1997年から2000年の間に、冷却型CCDカメラの信号電荷の蓄積効果を利用し、冷却型CCDを用いた新たなるDSA装置を模作し、廉価で小型のIntra-Venous Digital Subtraction Angiography(IV-DSA)用のDSAシステムの基礎的研究を行った。 即ち、CCDの温度-ノイズ特性や信号電荷の蓄積効果などシステムの基本的な特性をより吟味し、冷却型CCDカメラの有する優れた濃度分解能を利用して、まず試作した血管ファントムを用いた基礎的実験を踏まえた上で、動物によるIV-DSAの研究を行い臨床への適用を検討した。動物としては家兎(日本白色種)を用い、脳・胸郭および腹部のIV-DSAを行った。 その結果、血管ファントムによる実験では、従来のDSA装置による画像に比べ濃度分解能に優れた画像を得ることができた。しかし、我々の現在までのシステムの限界から空間分解能は残念ながら同等と思われた。また、家兎による動物実験では、当初目論んだ頭蓋の動脈は明瞭には認識できなかったが、経静脈的な造影剤の投与により、胸部・腹部の大動脈をはじめ、頚部を含めた主要分枝が明瞭に描出され認識できた。これらの結果は体重で約20倍の人体における血管の太さを考慮すれば、脳動脈や四肢動脈の描出も充分可能であることが示唆された。 これらの結果から、本システムは臨床的に大いに有用であることが示唆される上、従来のDSA装置に比べ価格的には約1/10以下となることが試算されるのみならず、著しく小型でもあることから、更なる研究・開発の結果によれば、開発途上国への援助や緊急災害時での活躍も期待されると考えられた。

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社会貢献活動 2

  1. Varian Medical Systems to Exhibit TrueBeam™ System for Image-Guided Radiotherapy and Radiosurgery at ITEM Exhibition in Yokohama, Japan

    2013年4月11日 ～

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    Tumor Tracking Symposium Varian is also sponsoring a luncheon seminar on the topic of real-time tumor tracking without the use of implanted fiducial markers, as part of the 72nd Annual Meeting of the Japan Radiological Society (JRS), which meets during the ITEM exhibition event. Noriyasu Homma, Ph.D., associate professor at the Tohoku University Cyberscience Center, will talk about his efforts to develop a system that could augment the imaging capabilities of a linear accelerator to enable real-time tumor tracking during certain treatments. The International Technical Exhibition of Medical Imaging 2013 will be held from April 12-14 at the Pacifico Yokohama Exhibition Hall. This comprehensive academic exhibition, managed by the Japan Medical Imaging and Radiological Systems Industries Association (JIRA), has been held in conjunction with the Annual Meeting of the Japan Radiological Society (JRS), the Annual Scientific Congress of the Japanese Society of Radiological Technology (JSRT), and the Scientific Congress of the Japan Society of Medical Physics (JSMP), since 1988.

  2. 小田原高校進路講演会（出張講義）

    2012年12月11日 ～

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    世界の将来を支える研究」～時代に対応する東北大学の研究室～

その他 19

  1. 次世代デジタルマンモグラフィ総合ビューア・レポート支援システムの開発

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    次世代デジタルマンモグラフィ総合ビューア・レポート支援システムの開発

  2. 残像効果モデルによる対象運動認識の正則化と医療画像計測への応用

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    残像効果モデルによる対象運動認識の正則化と医療画像計測への応用に関する研究

  3. 次世代デジタルマンモグラフィ総合ビューアシステムの開発

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    デジタルマンモグラフィ診断支援システムに関する研究

  4. 生体情報センサ

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  5. 低侵襲腫瘍位置計測と変動予測による汎用型超高精度リアルタイム追尾照射技術の開発

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    放射線治療における安全かつ高精度な照射技術に関する研究

  6. 生体情報センサ

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    秘匿事項

  7. 生体情報センサ

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    秘匿事項

  8. スマート・エイジングのためのバーチャルリアリティを用いたエンタテイメントシステム開発

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    サイバースマートエイジング機器の開発

  9. 計算知能に関する研究

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    計算知能に関する研究

  10. 知的ロボットに関する研究

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    知的ロボットに関する研究

  11. 医師の診断法に倣った胸部X線ＣＴ画像における肺結節診断支援システムの開発

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    医師の診断法に倣った胸部X線ＣＴ画像における肺結節診断支援システムの開発

  12. 健康状態把握のための生体反応指標の検出技術とデータベース化

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    健康状態把握のための生体反応指標の検出技術とデータベース化

  13. 胸部Ｘ線ＣＴ画像における肺結節陰影の計算機診断支援システムの開発とデータベースの構築

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    胸部Ｘ線ＣＴ画像における肺結節陰影の計算機診断支援システムの開発とデータベースの構築

  14. 運動制御獲得過程の脳機能のモデル化に関する研究

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    運動制御獲得過程の脳機能のモデル化に関する研究

  15. 放射線治療装置における体動推定システムの開発

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    放射線治療装置における体動推定システムの開発

  16. 医用画像診断用計算機支援システムの開発

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    医用画像診断用計算機支援システムの開発

  17. 脳が作る感覚世界-生体にセンサーはない-

  18. 主観的概念形成および認識のための自己組織化神経回路網モデル

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    主観的概念形成および認識のための自己組織化神経回路網モデル

  19. 知的システムに関する研究

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    知的システムに関する研究

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