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「はじめに」頸動脈可動性プラークの中でもjellyfish plaqueと呼ばれるプラークは, 「プラーク表面全体もしくは表面の一部が動脈拍動とともに変形するもの」と定義され, 動脈原性塞栓症との関連が示唆される注意すべきプラーク形状の一つである. 以前よりわれわれは, jellyfish plaqueの動きを自動検出するアプリケーションの開発を行っているが, jellyfish ... plaqueが他の非可動性プラークと比較して, 人の目でどうして可動性を認識されやすいのか不明な点が多く, いまだに完成していないのが現状である. またjellyfish plaqueの定義は, 「プラーク表面が動脈拍動とともに変形するもの」とされているが, 本当にプラーク表面が動脈拍動に同期して動いているのか検証した報告はない. 一方でJellyfish plaqueの動きを定量的に解析する手法としてM-mode法が考えられたが, 血管は拡張と収縮を繰り返す動き以外に頭尾側方向にも動きがあるため, 同じ位置を経時的に記録することが困難である. more

血管内皮機能の障害は動脈硬化の初期症状の一つであるため，その機能を簡便かつ定量的に評価する技術の開発が求められている。われわれはオシロメトリック法の原理を応用し，血管内皮機能を非侵襲的に評価可能な新技術ezFMD（enclosed zone Flow-Mediated ... Dilation）を開発した。本稿では，ezFMDの計測原理，計測プロトコール，ezFMDを用いた血管内皮機能評価例について紹介する。 more

【目的】筋収縮時に発生する表面筋電位信号は，人の動作意図の情報を含んでいることから，ロボット義手やリハビリ機器の制御信号として利用されてきた．一方，筋電位信号の分散には，筋活動の不確実性に起因するばらつきが含まれることが知られている．著者らはこれまで，この分散の不確実性を考慮可能な尺度混合モデルを提案してきた．本研究では，このモデルをベイズ確率モデルとして拡張するとともに，これを内包したパターン識別法を提案することで，分散の不確実性を考慮した高精度な動作識別を目指す．【方法】提案法では，筋電位信号の分散を潜在的な確率変数と仮定することで，筋活動に応じた不確実性を表現できる．また，変分ベイズ推論に基づく学習法を導入することで，学習過程でモデルの複雑さをデータから自動的に決定可能である．実験では，被験者3名から計測した6動作時の筋電位信号を用いて提案法の識別特性を調査した．さらに，筋電位の公開データセットを用いた識別実験を行い，複数の一般的なパターン識別器と精度の比較を行なった．【結果】被験者3名に対する実験の結果，提案法は90%以上の高い精度で動作識別が可能であることが確認された．また，公開データセットに対する識別実験の結果，提案法が一般的な識別器よりも優れた識別能力を有することが示された．【結論】筋電位信号の確率的特徴を考慮した識別器を構築することで，高精度なパターン識別が可能である．

「はじめに」頸部頸動脈は血管拍動に伴う拡張と収縮を繰り返しており, M-mode法と呼ばれる計測法で定量的評価がなされてきた. われわれは, テンプレートマッチング法と呼ばれる手法を用いて, 頸動脈自体の動きを定量的に解析し, 頸動脈は拡張と収縮を繰り返す上下方向 (y軸) の動きだけではなく, 頭尾側方向 (x軸) にも動いていることを報告した. 頸部頸動脈はそれ自体複雑な動きをしており, ... 内頸動脈 (internal carotid artery : ICA) よりも総頸動脈 (common carotid artery : CCA) のほうが変位量は大きく, その原因は血管を支持する周辺組織に依存することや呼吸による影響のあることが示唆された. 今回われわれは, 呼吸停止法を用いることにより, 呼吸が頸動脈の動きに与える影響について, さらなる解析を行ったので報告する. more

【目的】上肢切断患者に対する生活支援の一環として，筋電信号によって随意的に制御可能な電動義手の処方が行なわれている．使用者にとって義手の外観や挙動の人間らしさは重要であり，従来から数多くの研究がなされてきた．しかしながら，振戦と呼ばれる人の不随意的な生理現象を義手制御に導入した試みは存在しない．本研究では，筋電信号の確率的性質に基づき振戦を推定・再現する方法を提案し，義手制御へと応用することで人間らしい義手動作の実現を目指す．【方法】提案する人工振戦生成法では，随意動作時に発生する動作時振戦成分と，不随意的な機械反射に由来する生理的振戦成分をそれぞれ再現可能である．計測した筋電信号からその分散に重畳するノイズを推定することで，動作時振戦成分を再現する．機械反射に伴う微弱な筋電信号を皮膚表面から計測することは困難であるため，正弦波の合成波形を生成し生理的振戦成分の再現に利用する．両振戦成分の振幅・周波数成分を決定後，足し合わせることで人工振戦を生成し，これを義手の制御指令に加えることで振戦を伴う義手制御を実現する．実験では，義手の関節角度からパワースペクトルを算出し，人体から計測した振戦との比較を行った．【結果】生成した人工振戦が人体から実測した振戦に近い特徴を有していることを確認した．【結論】提案法により筋電義手で振戦動作を実現することに成功した．

【目的】自発運動の一種であるgeneral ... movements（GMs）は新生児の神経状態の正常・異常を評価することができ，神経学的検査と同等以上に障害の予後予測が可能とされているが，目視による長時間の観察を伴うため検査者の負担が大きい．そこで本稿では，撮影した動画像から深層学習に基づきGMsを定量評価・自動識別するシステムを提案する．【方法】提案法では，2つの畳み込みニューラルネットワークで構成されるtwo-stream CNNを用い，動画像から身体の位置や姿勢に関する空間的特徴量と運動に関する時間的特徴量をそれぞれ抽出する．得られた特徴量を結合し，リカレント型確率ニューラルネットワークに入力して各GMsの事後確率を推定することで，GMsの自動識別が可能となる．実験では，専門家により代表的な3種類のGMs（正常なGMs：writhing movements（WMs）35名，fidgety movements（FMs）38名；異常なGMs：poor repertoire of GMs（PR）27名）が確認された新生児100名を被験者とした．また，領域依存知識に基づいて設計された従来のGMs評価法と比較した．【結果】F値により識別性能を比較したところ，提案法は従来法よりも高精度にGMsを識別可能であることが確認された（従来法：0.62，提案法：0.70）．【結論】two-stream CNNを用いて自発運動の空間的・時間的特徴を評価することがGMsの自動識別に有効であることを示した． more

【目的】高次脳機能障害の症状の一つである注意障害を評価する方法として，Trail Making Test (TMT) ... がある．TMTは紙面上に配置された目標を順に線で結ぶ検査方法であるが，臨床では紙とペンを用いて実施するため所要時間しか評価されていない．複数指標による評価を目的として電子デバイス上でTMTを実施する試みもなされているが，いずれも時間的特徴のみに着目したものであった．そこで本研究では，iPadを用いて計測されたTMT中の運動をペン先軌道生成モデルに基づき解析することで，患者の時間的・運動的特徴を定量的に評価可能な手法を提案する．【方法】提案法では，TMTをiPad上で実施した際のペン先軌道データに対して分割処理を施し軌道を滞留区間と移動区間に分割することで，従来の所要時間に加えて新たに滞留時間と移動時間を取得できる．また，各目標間の速度データに対しTime Base Generatorに基づくペン先軌道生成モデルを当てはめることで，速度波形の形状変化に現れる運動的特徴を定量的に評価可能である．実験では，脳卒中患者等26名を認知機能の程度に応じて3群に分類し，群間で各特徴を比較した．【結果】非認知症患者群とその他の群の間では時間的特徴，軽度認知症患者群と認知症患者群の間では運動的特徴にそれぞれ差がみられる傾向にあった．【結論】提案法を用いてTMT中の時間的・運動的特徴を評価することで，患者の認知機能を定量的に評価できる可能性を示した． more