BACKGROUND: To develop a nomogram of urinary volume and flow based on the data of Japanese men without lower urinary tract symptoms and multiple flows per participant whose characteristics were clear. METHODS: Overall, 101 Japanese male volunteers without lower urinary tract symptoms aged between 20 and 59 years were enrolled. A portable uroflowmeter (P-Flowdiary®) was used to record urinary information (flow rate and volume) for 2 successive days. The model (quadratic, linear, or logarithmic regression) most fit for the relationship between maximum flow rate and voided volume was determined. The maximum flow rate at > 150 mL was compared among the 20-29-, 30-39-, 40-49-, and 50-59-year age groups. Nomograms appropriate for the age groups were created. RESULTS: The mean age, International Prostate Symptom Score, and Overactive Bladder Symptom Score were 38.5 years, 0.42, and 0.24, respectively. The quadratic regression model was the most fit because its mean coefficient determination was 0.93 ± 0.06. The mean maximum flow rate was significantly lower in the 50-59-year age group (21.8 ± 5.05 mL/s, P < 0.01) than in the younger groups (24.14 ± 4.94, 24.05 ± 6.99, and 24.64 ± 5.72 mL/s). The 2 nomograms are Y = 28.99 {1 - exp(- 0.01 × X)} and Y = 25.67 {1 - exp(- 0.01 × X)} for the 20-49- and 50-59-year age groups, respectively. CONCLUSIONS: The nomogram can predict maximum flow rate based on voided volume in Japanese men aged 20-59 years without lower urinary tract symptoms.

This study investigates the equivalence or compatibility between U-Net and visual segmentations of fibroglandular tissue regions by mammography experts for calculating the breast density and mean glandular dose (MGD). A total of 703 mediolateral oblique-view mammograms were used for segmentation. Two region types were set as the ground truth (determined visually): (1) one type included only the region where fibroglandular tissue was identifiable (called the 'dense region'); (2) the other type included the region where the fibroglandular tissue may have existed in the past, provided that apparent adipose-only parts, such as the retromammary space, are excluded (the 'diffuse region'). U-Net was trained to segment the fibroglandular tissue region with an adaptive moment estimation optimiser, five-fold cross-validated with 400 training and 100 validation mammograms, and tested with 203 mammograms. The breast density and MGD were calculated using the van Engeland and Dance formulas, respectively, and compared between U-Net and the ground truth with the Dice similarity coefficient and Bland-Altman analysis. Dice similarity coefficients between U-Net and the ground truth were 0.895 and 0.939 for the dense and diffuse regions, respectively. In the Bland-Altman analysis, no proportional or fixed errors were discovered in either the dense or diffuse region for breast density, whereas a slight proportional error was discovered in both regions for the MGD (the slopes of the regression lines were -0.0299 and -0.0443 for the dense and diffuse regions, respectively). Consequently, the U-Net and ground truth were deemed equivalent (interchangeable) for breast density and compatible (interchangeable following four simple arithmetic operations) for MGD. U-Net-based segmentation of the fibroglandular tissue region was satisfactory for both regions, providing reliable segmentation for breast density and MGD calculations. U-Net will be useful in developing a reliable individualised screening-mammography programme, instead of relying on the visual judgement of mammography experts.

近年，通常の実験室環境において非拘束に脳機能の計測が可能な機能的近赤外分光分析法（ functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）計測が注目を集めている．しかしながら， fNIRS計測信号は，様々な要因で変動する皮膚血流が大きなアーチファクトとして混入し，これが脳活動と誤解されやすいことが問題となっている． fNIRSにより脳活動を計測する際は，実験条件や解析手段には十分な配慮が必要となる．そこで本研究では， fNIRSによる脳機能計測に適した実験条件および解析手法の検討を目的として，点滅するチェッカーフラッグパタンを観察する際の事象関連 fNIRS計測を行い，計測信号から血流動態モデルを用いて脳機能成分を抽出した後，これに一般線形モデルを用いたモデルベースによる解析手法の適用を検討した．その結果，視覚刺激の提示に同期して，第1次視覚野や第2次視覚野の賦活が捉えられたことから，提案手法の有効性が示された．

Voice recognition technologies are widely applied to the general-purpose devices, such as car navigation systems or mobile phones. However, cognitive-loads of voice operations have not been discussed sufficiently. Since it is necessary to translate a command to a verbal phrase, cognitive-loads of voice operations for simple tasks may become higher than those of manual operations. In this study, we analyzed microsaccade rates to compare the cognitive-loads between voice and manual operations objectively. Subjects performed a parafoveal transition detection task of a geometry pattern in which they responded by their voice or mouse clicks. We also evaluated the task performances of simultaneously imposed an RSVP (Rapid Serial Visual Presentation) task to estimate effects on cognitive distractions. The results show that microsaccade rates increase synchronously with the timing of voice responses, and task performances of the RSVP task decline immediately after voice responses compared with the results of manual responses. These findings suggest that voice operations have an effect to disengage subjects' attention from visual targets, and this attentional disengagement might cause the cognitive distraction of gazing objects.

覚醒維持が限界に達した際に現れるslow eye movement (SEM)に先立ち,マイクロサッカード(MS)頻度の増加と持続的な縮瞳傾向が生じることが示されている.このことから,眼球運動および瞳孔径変動の解析により,SEMの発生が予測可能であることが示唆されるが,先行研究ではSEM検出精度が不十分であったために,その検証が必要とされる.本研究では,SEM発生区間を抽出するための新たな手法を提案するとともに,SEMの直前におけるMS頻度と瞳孔径変動の解析を行った.その結果,SEMの発生に先立つMS頻度の増加と持続的縮瞳傾向が明確に観測され,その性質は,実験開始後に最初に現れるSEMの直前において,より顕著となることが示唆された.さらに,より高精細な測定装置を用いて同様の実験を行った結果,SEMが現れる2分程度前から,MS頻度の上昇とそれに付随する眼振様の眼球運動が繰り返し生じることが明らかとなり,覚醒の減衰からSEM発生に至る過程の定量化が可能であることが示唆された.

本研究では,視覚的注意などの高次脳機能を定量的に把握するために適した指標の確立を目的として,注意機構の支配を受ける固視微動の揺らぎが持つ確率的振る舞いを再現する数学モデルを構築した.固視微動の平均二乗変位量(MSD)の特性は,複数の外的要因が関与することを示唆するクロスオーバーの特徴を有することが知られている(Engbert & Kliegl. 2004).このことから,固視微動の制御システムが,ドリフトとマイクロサッカードによる注視位置補正により統制されることを仮定してモデル化を行った.シミュレーションの結果,固視微動の基本的なMSD特性は,フラクショナルブラウン運動と注視位置を維持するためのフィードバック制御により記述されることが示された.また,マイクロサッカードが短時間尺度におけるクロスオーバーの形成に寄与していることが示唆された.

本研究では,固視微動による不随異性の振動が網膜の応答に及ぼす影響を明らかにすることを目的として,傍中心窩における受容野特性を考慮して中心視野領域を覆うスケールでの網膜神経ネットワークモデルを構築し,シミュレーション実験を行った.入力パタンには,帯域制限を施したランダムドットパタンおよびグレーティングパタンを用い,低空間周波数成分および高空間周波数成分の視覚入力に対する網膜応答を算出した.グレーティングパタン入力に対するシミュレーション実験の結果,低空間周波数入力に対しては主としてマイクロサッカードにより増強がもたらされることが示唆された.高空間周波数入力では,これにドリフトやトレマーによる効果が加わることが示唆され,その傾向はM型神経節細胞で顕著となることが示された.一方,帯域制限を施したランダムドットパタンを入力した際は,どの条件でも網膜応答が大きく変化することはなく,固視微動が網膜応答にもたらす影響は,入力パタンの性質に依存している可能性が示唆された.

The purpose of this study is to construct a mathematical model which predicts saliency regions in high-speed egocentric-motion movies, filmed by an embedded camera in a driving vehicle, by reproducing the characteristics of the area MT and MST neurons' receptive fields with consideration of visual adaptation properties. The area MT neurons integrate from the area V1 activation and respond well to regions where higher motion contrasts exist. While the area MST neurons detect global motions such as expansion, contraction, rotation, and so on. We modeled the area MT neurons' receptive fields as a center-surround spatial summation of counter sided motion vectors of visual scenery. The area MST neurons in our model integrate the responses of the MT neurons by convolving with spacial weight functions of which central portions are biased to preferred direction. Visual adaptations were taken as the primary delay filters for each visual feature channel to deplete the saliency of stationary objects and regions during particular frames. The simulation results for the movies which were taken in a running vehicle indicate that the proposed model detects more salient objects around the vanishing point than the conventional saliency based model. To evaluate the performance of proposed model, we defined the moving-NSS (normalized scan-path salience) scores as the averaged NSS scores in each moving time window. The moving-NSS scores for motion images of our model were higher than those of the conventional model.

type:Departmental Bulletin Paper [要旨] 本研究では, 周辺視野の特性を考慮した網膜数理モデルを対象に, 計算資源の制限の中で計算処理を最大限に効率化することを目的として, 種々の並列計算アルゴリズムを適用し, 富士通製並列計算機PRIMEHPC FX10と汎用のパーソナルコンピュータとの間で計算時間の比較を行った. その結果, 各種の神経細胞層を個別のモジュールとして扱うことで，メッセージ通信によるサイクリック分割とパイプライン通信が実装可能であり，微分方程式の回帰参照の問題が回避できることが示された. また, メッセージ通信が困難な部分にマルチスレッド並列を適用することにより, 効率的な並列処理が実現できた. これらのことから, FX10の性能を最大限に引き出すためには, MPI（Message Passing Interface）を用いたメッセージ通信と, マルチスレッド処理とのハイブリッド並列化が有効であり, これにより高効率で高速な並列計算が可能となることが示された. [Abstract] The purpose of this study is to develop effective methods to compute a mathematical model of the retina which considers peripheral properties of retinal cells in the restriction of computation resources. We compared the machine time with regard to several parallel processing algorithms between the Fujitsu PRIMEHPC FX10 supercomputer system and general personal computers. The results indicate that the implementation of cyclically divided blocks and a pipeline processing with a message passing interface, by dealing with each cell layer as a module, is able to avoid problems of the regression reference of calculation of differential equations. For program codes which are difficult to implement message passing interfaces, we obtained a practical solution by applying multithread processing instead. Furthermore, these results suggest that the performance of the FX10 system is maximized by using a hybrid parallel processing method with message passing interfaces and multithread processing.

本研究では,注視時に生じるドリフト眼球運動に現れる視覚的注意の影響を定量的に評価することを目的として,注視を維持した状態で注意の集中度を制御する実験を実施し,このとき計測された固視微動の時系列からドリフト眼球運動とマイクロサッカードを分離するための汎用的な信号処理アルゴリズムを提案するとともに,注意集中度合いの異なる実験におけるドリフト眼球運動の解析を行った.提案手法は,マイクロサッカードの検出に順序統計低域微分フィルタを用い,離散パルス変換解析を用いてその開始点と終了点を特定してマイクロサッカードを除去した後,線形自己回帰モデルによって補間することで,ドリフト眼球運動を抽出するものである.得られたドリフト眼球運動データに対し,周波数成分および平均二乗変位量からドリフト眼球運動の揺らぎの検討を行った.解析の結果,ドリフト眼球運動は注視点近傍における局所的な注意の集中度合いの統制による影響を受けておらず,周辺視野に注意が誘導された場合に揺らぎの性質が変動することが明らかとなった.

It is well known that a decline of arousal level causes of poor performance of movements or judgments. Our previous study indicates that microsaccade (MS) rates and pupil fluctuations change before slow eye movements (SEMs) (Honda et al. 2013). However, SEM detection of this study was obscure and insufficient. In this study, we propose a new SEM detection method and analyze MS rates and pupil fluctuations while subjects maintain their gaze on a target. We modified Shin et al.'s method, which is optimized for EOG (electrooculography) signals, to extract the period of sustaining SEMs using a general eye tracker. After SEM detection, we analyzed MS rates and pupil fluctuations prior to the initiation of SEMs. As a result, we were able to detect SEMs more precisely than in our previous study. Moreover, the results of eye movements and pupil fluctuations analyses show that gradual rise of MS rate and longitudinal miosis are observed prior to the initiation of SEMs, which is consistent with our previous study. These findings suggest that monitoring eye movements and pupil fluctuations may evaluate the arousal level more precisely. Further, we found that these tendencies become more significant when they are restricted to the initial SEMs.

[要旨] 従事すべき作業とは関係の無い考え事に注意が奪われている状態では, 覚醒水準とは無関係に判断や応答といった認知パフォーマンスが低下するため, 判断ミスなどのヒューマンエラーによる事故をもたらす危険性が高くなるが, 作業者がそうした状態に陥っていることを客観的に評価することは極めて困難である. 本研究では, 課題とは無関係な考え事をしている状態を課題非依存性思考状態と定義し, このような課題非依存性思考状態が, 認知パフォーマンスに与える影響の客観的な評価を目的として, あらかじめ提示された8桁の数字の記憶を維持しつつ, 同時に課せられた視覚探索課題を遂行する際の, 目標探索時間や前頭前野外側部の近赤外線スペクトロスコピー(Near-Infrared Spectroscopy: NIRS)信号を解析した. 実験の結果, 複数の視覚属性の組み合わせにより定義された視対象の中から唯一の特徴を持った目標を探索する場合においてのみ, 課題非依存性思考の有無により目標探索時間が影響されることが示された.また, この条件においてはNIRS信号から推定された前頭前野外側部の賦活度が高まることも示唆された.これらのことから, 課題非依存性思考によって前頭前野の情報処理リソースが消費されることが示唆され, こうした状況下では, 認知タスクのパフォーマンスが影響を受ける可能性が示された. [Abstract] Working with stimulus-independent thoughts(SITs) often causes the decline of cognitive performances, such as judgments of signals or response times to certain tasks. It might lead to fatal accidents called "human errors" independently of arousal level. The detection and prediction of these errors is extremely difficult, and the measurement technology of inattentiveness has not yet been established. In this study, we investigate the effect of SITs on the performance of visual search tasks. SITs are the streams of thoughts that are unrelated to immediate situations. The subjects memorized the numeral of eight digits as an SIT while carrying out visual search tasks. The reaction time and the near-infrared spectroscopy signals from the lateral prefrontal cortex(PFC) were analyzed to evaluate the effect of SITs objectively. As a result, the average reaction time for searching targets from distracters only in terms of their feature conjunctions increased when having SITs during the tasks. Also, the SITs in these tasks enhance the activity of the lateral PFC. These results suggest that the SITs occupy the resource of attention and it might affect the performances of certain cognitive tasks under these conditions.【注記】本研究は, 近畿大学生物理工学部戦略的研究NO.11-Ⅰ-3 2012, および, JSPS科研費24560534の助成を受けた.

In this study, we proposed an objective estimation of decline of arousal level by analyzing microsaccade rate and pupil fluctuation while subjects were continuously gazing a fixation target. Previous studies show that the slow eye movements (SEMs) could be a candidate for an indicator of decline of arousal. However, it is not sufficient to evaluate transition of arousal states since SEMs appear just prior to sleep onset. To establish more objective assessment of arousal, we examined the effects of the transition of arousal on microsaccade rate and pupil fluctuation. The subjects were instructed to indicate by mouse clicks when they were aware of having slept. We have analyzed the eye movement and pupil fluctuation data in advance of the occurrence of SEMs which were detected just before the mouse clicks. In the results, longitudinal pupil diameter shrinking and gradual rise of microsaccade rate were observed prior to SEMs. These results suggest that the arousal level could be evaluated by monitoring eye movements and pupil fluctuations.

[要旨]手振れのような振動や回転を含んだ映像は, 吐気や目眩などの乗り物酔いと同様の症状を引き起こす. この症状を映像酔いと呼ぶ. 本研究では, 映像酔を誘発する映像要素を特定することを目的として, 特定の運動成分からなる映像を観察中の主観的な酔いの程度と固視微動および心拍変動の解析を行った. 映像が水平方向に移動するパン, 回転方向に変移するロール, 拡大と縮小により生じるズームの3種の映像要素により構成される運動するランダムドットパターン(ダイナミックランダムドット)を観察中に計測された固視微動データに対して周波数解析を行った結果, 実験の進行に伴って徐々に視線の揺らぎが増し, 注視の維持が困難になることが示された. また, パンまたはロール成分のみからなる動画を観察する際の心拍変動を解析した結果, パン成分のみの映像の方が, 心拍変動のHRV(HF/LF)が低い値となることが明らかとなり, パン成分が交感神経の亢進をもたらすことが示唆された. これらの結果から, 水平方向の運動成分を持った映像を長時間視聴することによって生じる視覚系と前庭系および体性感覚系との矛盾の蓄積が, 映像酔いをもたらしているものと推察され, 固視微動や心拍変動から酔いの進行の定量化が可能であることが示された. [Abstract] Videos with camera shake containing strong vibrational or rotational motion may cause some symptoms similar to motion sickness such as nausea, dizziness and headache. It is called cybersickness, or visually induced motion sickness. In this paper, we have evaluated cybersickness by analyzing fixation eye movements and heart rate variability of subjects viewing videos of which content was restricted to certain visual factors in order to identify the effective motion component for cybersickness. Firstly, fixation eye movements while subjects were watching random dots which consist of each of three visual factors, such as Pan, Roll and Zoom were measured and evaluated by spectral analysis. The results show that variability of the eye movements is increased as the experiment session progresses and it suggests that it is difficult to maintain the attention of fixation as cybersickness progresses. Secondly, we have evaluated the heart rate variability while subjects were watching the motion pictures which are not random dots but well-controlled motion pictures of an indoor scene and an out outdoor scene. Spectral analysis of the heart rate variability demonstrates that HF/LF measure in the Pan condition has lower values than in the Roll condition and it suggests that Pan motion in the video increases sympathetic nerve activity. These results indicate that cybersickness is caused by cumulative inconsistencies among visual, vestibular, and somatosensory systems for a long time while watching videos. Also, we have shown that progression of sickness can be quantified by analyzing fixation eye movements and heart rate variability.本研究は近畿大学生物理工学部戦略的研究No.07-I-02, 2007の助成を受けた.

Arousal maintenance state is considered different physiological state from the normal sleep onset. To analyze the EEG of frontal area might be important. It is, however, hard to use EEG signals in the frontal area consistently because blinking artifacts are mixed in the EEG signals. In this paper, we have analyzed the EEG signals of the frontal lobe in arousal maintenance state against sleepiness after removing the eye-blinking artifact from the scalp EEG signals using an ICA denoising method. As a result, the EEG signals of the frontal area in the arousal maintenance state against sleepiness have wide bandwidth as in the EEG of the occipital area. It strengthens our speculation, i.e., the EEG desynchronization occurs because of the neuron activities from the frontal lobe to hypothalamus in order to maintain arousal state against sleepiness.

Recently, we have developed a new method to analyze brain activity from electroencepharogram (EEG) based on a concept of instantaneous equivalent bandwidths (IEBWs). The essence of the method using the IEBW is to track bandwidths changes of EEG signals. Arousal maintenance state against sleepiness can be considered to be in a different physiological state compared to the normal sleep onset. The method was therefore applied to the EEG signals in the wakefulness maintenance state against sleepiness in order to capture the feature of the EEG signals. As a result, we have revealed that EEG signals while the subjects were trying to maintain wakefulness state against sleepiness had wide bandwidth compared to the EEG signals in normal sleep onset because of the EEG desynchronization. It can be considered that neuron activities from the frontal association area which coordinates behavior to hypothalamus which coordinates wakefulness and sleep were raised in order to maintain wakefulness state against sleepiness. Meanwhile, it is considered that EEG activity in gamma band is influenced by muscle activity. We therefore measured electromyograms (EMG) at mentalis muscle and trapezius muscle in order to evaluate the influence of the EMGs for the EEGs. The results showed that the EMG and the EEG were not correlated each other.

Recent studies have demonstrated a close relationship between the frequency of microsaccades and covert attention shift. However, there are no argument of attentional effect on drift movements while attentive or inattentive fixation. In this study, we examine whether the visual attention have any influence on the drift eye movement based on the statistical analysis of time series of fixation eye movements. The results indicated that the power in around the 3-4 Hz frequency range enhanced when visual attention was dispersed over the perafoveal visual field. Furthermore, the amplitude of the drift eye movements were reinforced immediately after the microsaccades, especially after the square-wave jerks. These results suggest that microsaccades and drift eye movements are both controlled by higher order brain functions so as to acquire details of the visual information from the peripheral vision.

Narrow-band ultraviolet B (NB-UVB) for the treatment of refractory skin diseases, such as psoriasis and atopic dermatitis, requires an adequate irradiation protocol based on the minimal erythema dose (MED) to establish an optimal dosage schedule. Although MED can be measured using a systemic-type irradiation unit, there are difficulties associated with this device. There is no standardized device available to determine the MED for NB-UVB. Here, we compared a conventional device with a newly developed device for measuring MED. MED was measured in 16 psoriasis patients using both a conventional measuring device and the newly developed device, which comprised a hand-held NB-UVB (311-313 nm) flat-type fluorescent lamp with neutral density filters having different transmittances ranging from 10% to 90%. This device was designed to be stably maintained on the skin surface and to provide a highly accurate measurement with only one UV irradiation exposure while also preventing UV radiation from leaking to nonirradiated areas. The MED values obtained from each patient were the same using both devices. One-time irradiation using the new hand-held device with the NB-UVB flat-type fluorescent lamp is feasible and accurate for determining the MED to use in calculating the UV irradiation treatment dose.

ノンパラメトリックなスペクトル推定法として不等間隔に平滑化する方法論について論じた。

Objectives: Since most of the biomedical signals, such as electroencephalogram (EEG), electromyogram (EMG) and phonocardiogram (PCG), are nonstationary random processes, the time-frequency analysis has recently been extensively applied to those signals in order to achieve precise characterization and classification. In this paper, we hove first defined a new class of information theoretic equivalent bandwidths (EBWs) of stationary random processes, then instantaneous EBWs (IEBWs) using nonnegative time-frequency distributions have been defined in order to track the change of the EBW of a nonstationary random process. Methods: The new class of EBWs which includes spectral flatness measure (SFM) for stationary random processes is defined by using generalized Burg entropy. Generalized Burg entropy is derived from the relation between Renyi entropy and Renyi information divergence of order a. In order to track the change of EBWs of a nonstationary random process, the IEBWs are defined on the nonnegative time-frequency distributions, which are constructed by the Copula theory. Results: We evaluate the IEBWs for a first order stationary auto-regressive (AR) process and three types of time-varying AR processes. The results show that the IEBWs proposed here properly represent a signal bandwidth. In practical application to PCGs, the proposed method was successful in extracting the information that the bandwidth of the innocent systolic murmur was much smaller than that of the abnormal systolic murmur. Conclusions: We have defined new information theoretic EBWs and have proposed a novel method to track the change of the IEBWs. Some computer simulation showed effectiveness of the methods. Applying the IEBWs to PCGs, we could extract some features of a systolic murmur.

This paper proposes a new method for analyzing brain activity from Electroencephalogram (EEG) based on a concept of instantaneous equivalent bandwidths (IEBWs). The essence of the method using the IEBW is to track bandwidths changes of EEG signals. The instantaneous equivalent bandwidths are defined using positive time-frequency distributions. However, it is well known that non-negative bilinear distributions that satisfy the marginals do not exist. To solve the problem, Copula-based time-frequency distributions have been adopted and we have also modified the construction method suitable for non-stationary random signals. The method was applied to EEG analysis in the wakefulness maintenance state against sleepiness. In our present study, sporadic synchronization was shown in the EEG signals while the subjects were trying to maintain wakefulness against sleepiness. That is, synchronization and desynchronization seem to succeed each other in the period. The results imply that the proposed method can track the EBWs change of EEG signals. © 2007 IEEE.

This paper proposes a new method for analyzing brain activity from Electroencephalogram (EEG) based on a concept of instantaneous equivalent bandwidths (IEBWs). The essence of the method using the IEBW is to track bandwidths changes of EEG signals. The instantaneous equivalent band-widths are defined using positive time-frequency distributions. However, it is well known that non-negative bilinear distributions that satisfy the marginals do not exist. To solve the problem, Copula-based time-frequency distributions have been adopted and we have also modified the construction method suitable for non-stationary random signals. The method was applied to EEG analysis in the wakefulness maintenance state against sleepiness. In our present study, sporadic synchronization was shown in the EEG signals while the subjects were trying to maintain wakefulness against sleepiness. That is, synchronization and desynchronization seem to succeed each other in the period. The results imply that the proposed method can track the EBWs change of EEG signals.

This paper introduces a method for time-frequency analysis of the phonocardiogram. The proposed method is a modified version of the copula-based technique, which constructs positive time-frequency distributions, so as to be suitable for the analysis of periodically stationary random processes. The copula-based time-frequency distributions have some desirable properties: positivity, correct marginals and low computational cost. We use averaged spectrogram as a template in copula-based technique in order to construct a positive time-frequency distribution of the phonocardiogram. Results clearly show that the copula-based time-frequency distributions have much better resolution in time and frequency domain than the spectrogram does. Positivity and high resolution depend on the marginals of the distributions will offer excellent potential for estimating local parameters of the distributions, like a instantaneous frequency or instantaneous equivalent bandwidths using Renyi's divergence formulated by the authors.

This paper compares two classifiers: Pseudo Bayesian and Neural Network for assisting in making diagnoses of psychiatric patients based on a simple yes/no questionnaire which is provided at the outpatient's first visit to the hospital. The classifiers categorize patients into three most commonly seen ICD classes, i.e. schizophrenic, emotional and neurotic disorders. One hundred completed questionnaires were utilized for constructing and evaluating the classifiers. Average correct decision rates were 73.3% for the Pseudo Bayesian Classifier and 77.3% for the Neural Network classifier. These rates were higher than the rate which an experienced psychiatrist achieved based on the same restricted data as the classifiers utilized. These classifiers may be effectively utilized for assisting psychiatrists in making their final diagnoses.

This paper proposes the use of instantaneous frequency for the characterization of phonocardiogram, in the range from the first heart sound to systolic heart sound. The data were collected from nation wide phonocardiogram screening of the elementaly school children conducted in Japan. We have estimated instantaneous frequency of the phonocardiogram from averaged Wigner-Ville distribution. The data analysis showed a different change of instanataneous frequency between innocent murmur and pathological murmur. It could provide a new method for classifying the systolic murmur into innocent murmur and pathological murmur.

A method to estimate the modulation characteristics of the heart rate by autonomic nervous activities has been discussed. The heart rate (HR) and a calibrated instantaneous lung volume (ILV) signal were simultaneously recorded from fourteen healthy male subjects in variety of conditions including the application of autonomic blocking agent. Randomized breathing technique has been introduced to estimate accurately the transfer characteristic from ILV to HR. The spectral analysis of the heart rate together with estimated transfer characteristics from ILV to HR revealed that the respiratory fluctuations in HR are originated from the parasympathetic nervous activity. This result shows the possibility of non invasive estimation of parasympathetic autonomic modulation of the heart rate. The method will provide us of a new method for the characterization of the heart rate variability. © 1995, Japanese Society for Medical and Biological Engineering. All rights reserved.

This paper defines the degree of nonlinearity as a measure for the nonlinearity of the system. A method for estimating the nonlinearity is proposed based on the input and the output time-series signals under the actual condition that the additive observation noise is included. The degree of nonlinearity of the system takes a value between 0 and 1. It approaches 1 when the part of the variational power that cannot be represented by the linear combination of the input increases in the output variation depending on 0-input in the linear system. A multilayer perceptron is introduced as a parametric function which represents the wide class of nonlinear functions needed in the estimation. An example is shown of the family of memoryless and nonlinear systems where the degree of nonlinearity changes from 0 to 1 by the change of the system parameter. An example also is shown of the system with a finite memory having a degree of nonlinearity of 1. By a computer simulation, the validity of the nonlinearity estimation proposed in this paper is demonstrated. The method will be applied effectively to the modeling of the system based on the observed input and output signals.

© 2014, Japan Soc. of Med. Electronics and Biol. Engineering. All rights reserved. Recent studies have indicated that mechanisms of microsaccades, involuntary small shifts in gaze, are affected by attention. Most studies have shown that mocrosaccade rates increase with a shift of attention, while others have shown that occurrence of mocrosaccades is inhibited when attention is in foveal region. In this study, we calculated latencies of microsaccades and analyzed the relationship between the spatial extent of attention and latencies of microsaccades. Subjects performed rapid serial visual presentation tasks. Targets were defined by differences in luminance contrast from distractors. We controlled focal attention under two conditions: high-contrast (HC) and low-contrast (LC). Results show that the histogram of latencies of microsaccades have two peaks only in the LC. The second peak was delayed approximately 0.3 sec from the peak of the HC. These results suggest that microsaccades are inhibited when attention is concentrated in foveal region, and disinhibited when attention is disengaged.

© 2014, Japan Soc. of Med. Electronics and Biol. Engineering. All rights reserved. Epilepsy prevalence is up to about 1% of the population. 25% of these patients have intractable epilepsy. For these patients however, surgery is an effective treatment, therefore accurately determining the propagation path and epileptic foci is a crucial factor in surgical treatment. In this study, we propose a method to analyze connectivity among the brain signals during epileptiform seizure which were recorded from the electrodes directly placed on the cortex. First, we obtained the delay time and maximum value of the correlation function and defined connectivity strength between channels by a linear combination of the two. Then, using the connectivity strength, we configured a minimum spanning tree, which was estimated to be the epilepsy propagation path. As a result, the foci of epilepsy moved slightly for a total of four times for each seizure in the same patient; different propagation paths of the seizure at different times was shown.

© 2014, Japan Soc. of Med. Electronics and Biol. Engineering. All rights reserved. Recent brain science studies have focused on functional connectivity in functional networks. However, experimental conditions are not sufficiently controlled to reduce individual differences in order to make experimental data stable because the definition of resting states is ambiguous. The purpose of this study is to investigate a more stable method of measuring restiong state brain activity. Subjects performed a 2-back task to facilitate activity of the prefrontal cortex temporally. As half-closed eyes help induce a meditative state, we presented low-passed dynamic random-dot patterns (DRD) in the background to make subjects' vision similar to what they would see if their eyes were half-closed. We measured subjects' brain activity with a NIRS device while subjects observed DRDs for 180 seconds. As a result, prefrontal activity decreased earlier as DRDs increased in blurriness. Moreover, brain activity reactivated immediately after reaching the baseline. This suggests that our method may induce stable resting states effectively.

例えは？心電図のように準周期的なハ？ルス信号を検出す ることは,そのハ？ルス生起間隔を計測する上て？重要て？あ る。しかし,胎児心電のようにノイス？混入か？多く,また ハ？ルス波の振幅変動か？大きい場合のハ？ルス検出は容易 て？はない。これまて？に筆者らは信号の非線形変換と移動 平均に基つ？く動的閾値を組み合わせた,リアルタイム処 理に適した心電図における R 波検出法を提案している [1]。本報告て？は,ハ？ルス波と雑音の混合比率を変えたシ ミュレーション信号を作成し,提案手法の有効性をコン ヒ？ュータシミュレーションによって確かめた。

例えは？心電図のように準周期的なハ？ルス信号を検出す ることは,そのハ？ルス生起間隔を計測する上て？重要て？あ る。しかし,胎児心電のようにノイス？混入か？多く,また ハ？ルス波の振幅変動か？大きい場合のハ？ルス検出は容易 て？はない。これまて？に筆者らは信号の非線形変換と移動 平均に基つ？く動的閾値を組み合わせた,リアルタイム処 理に適した心電図における R 波検出法を提案している [1]。本報告て？は,ハ？ルス波と雑音の混合比率を変えたシ ミュレーション信号を作成し,提案手法の有効性をコン ヒ？ュータシミュレーションによって確かめた。

本報告では、母体腹壁上に貼付した複数の電極から観測される多チャンネル生体信号に、高度な信号解析法である独立成分分析法を適用することによって、母体心電位と胎児心電位、およびそれ以外の生体電位と雑音に分離する方法について述べる。さらに、分離した胎児心電位を自動判別する方法ならびに、胎児心電位から胎児心拍数を測定する方法を合わせて述べる。

周産期医療の現場では、超音波エコー診断装置などによる妊婦健診によって、妊娠異常の早期発見・早期治療を目指しているが、定期健診では突然起こる妊娠異常を予見できない場合があり、より定常的に妊婦及び胎児の健康状態をモニタリングすることが求められている。本研究では安価かつ小型の装置を用い、また特別な知識や経験を持たずに胎児心拍数を測定する方法として、母体腹壁に貼付した複数の電極から生体電位を計測し、これらから独立成分分析法(ICA: Independent Component Analysis)を利用して、胎児心電を分離し、心拍数を計測する方法を試みた。

It is very important to know the time-frequency characteristics of biosignals because they are usually considered non-stationary random signals. However, most of theories of the time-frequency analysis are for the deterministic time varying signals. A positive time-frequency distribution (TFD) is a joint density of time and frequency, which satisfies the marginals and would represent energy distribution (i.e. positive) between the time and frequency variables. In this paper, we show that it is important to accurately estimate the marginals of the time-frequency distribution (TFD) of a random signal, especially when you estimate the TFD based on Copula Theory. firstly, we propose some new methods to estimate temporal marginal and frequency marginal and compare the methods. Then, we give some simulation to evaluate these methods. Finally, we apply the method to real applications, i.e. EEG analysis in wakefulness maintenance state against sleepiness.

Hart rate variability(HRV) is considered as an index of autonomic nervous activity. In order to measure the HRV, it is necessary to detect R waves from ECG and to measure the intervals between consecutive R waves. In the case that ECG artifacts are small, the static thresholding method is very useful for detecting the R waves on a real-time. However, like the fetal ECG(FECG) which is extracted from the maternal abdomen includes electrical interference by outside sources, the static thresholding method often fails to detect the R waves. In this study, we have proposed a method for R wave detection using nonlinear transform and dynamic thresholding.

This study proposes a method for detecting microsaccades based on a discrete ulse transform analysis (DPT). The general methods for microsaccade detection need to decide the threshold for a differentiation signal of eye movements after enoising by the median filter. The median filter well maintain sharp edges configured by microsaccades, however, theoretical prediction of the behavior is difficult.Because of this unpredictability, the trial and error process is necessitated to decide the threshold value or the order of the filters. The proposed method is to detect microsaccades based on the features of the pulse series produced by DPT. The eye movement signal is divided into smoothed and detail components by multiple orders of LULU filters, then the pulse series which represents the dynamics of movements is calculated. The results show the detected microsaccades is more precise than general method. Furthermore,the start- and end-point of each microsaccades is clearly discriminated.

動画像中の激しい振動や急速な回転は，吐気やめまいなどの乗り物酔いと同様の病的な症状を引き起こす．これを映像酔いと呼ぶ．家庭用テレビの大型化や高精細化と相俟って，日常生活における映像酔いのリスクが高まっているものの，映像酔いが生体に及ぼす影響については，未だ全容の解明には至っていない．映像酔いは，視覚情報と前庭系の不調和に依存して発生するものと考えられ，眼球運動制御系への強い関与が予想されるものの，固視微動への影響に関する詳細な解析例はほどんど存在しない．そこで本研究では，映像酔いを生じさせる要素を含んだ映像を一定時間だけ観察する試行を繰り返し実施し，インターバル中の眼球運動を計測して固視微動の解析を行った．固視微動のうち，微小な視線のジャンプとして観測されるマイクロサッカード（MS）は，視覚的注意の集中度合いによって，その発生頻度が変化することが知られている．映像酔いは集中力の低下をもたらす

自動車運転等の視覚依存性の高い作業下における覚醒水準の減衰は，視覚機能や運動能力の低下をもたらし，ヒューマンエラーによる事故のリスクを増加させるため，その変動を客観的に捕らえるための判断基準の確立が望まれている．覚醒水準と眼球運動の動的特性との関係を調査した報告によると，高速で断続的な視線のジャンプであるサッカードの最高速度と継続時間の比 PV/D が，覚醒水準と強い相関を示すことが明らかにされているが，ヒューマンエラーに結び付くような危機的状況の直前の変動については検討されていない（植野ら，2000）．そこで本研究では，覚醒水準が低下して睡眠に至る直前に発生するとされる SEM（slow-rolling eye movement）を覚醒維持の限界点として定め，一定間隔 でステップ的に呈示位置を変える視標をサッカードにより追尾させる実験を実施し，SEM 発生に至るまでの PV/D と，サッカード間の固視微動の解析を行った．その結果，PV/D の値が減少す

筆者らはこれまでに、眠気に逆らいながら覚醒維持の努力を課した場合、脳波の非同期化現象が生じ、等価帯域幅が広がることを見出している。これは大脳皮質から脳幹や視床下部への活発な神経活動によるものであると考えているが、一方で、ガンマ帯域の脳波は筋電の影響を受けているとも言われている。そこで、本研究では眠気に抗して覚醒維持を課した状態における脳波と頤筋と僧帽筋の筋電位を同時測定し、両者の関連性、特にガンマ帯域への影響を、相関係数を用いて評価した。

覚醒状態の評価に関する研究報告には、脳波に限らず心拍変動や瞬きなど生理反応を用いた報告例が数多くある。しかしながら、眠気に逆らいながら覚醒を維持しようとする状態の解析例はあまり多くない。本報告では、被験者に座位開眼で読書してもらい、その間に眠気が誘発されても覚醒を維持するように指示した実験、およびその対照実験である眠気に逆らわずに自然入眠するよう指示した実験を行い、両者の脳波を時間－周波数分布と瞬時等価帯域幅を用いて比較した。

ペリオドグラムの平滑化による確率過程のパワースペクトル推定は、通常は 一定幅の窓関数の移動平均によって行われる。その平滑化幅は、統計誤差を低 減するためには長い方が好ましい。しかし、長すぎるとスペクトル形状の変化 に追随できない。こうした問題に対応するため、我々はこれまでにスペクトル 形状の変化に応じて自動的に平滑化幅（不等間隔分割点）を決定する方法を提 案した\cite{Kikkawa-KJCIEE02}。しかしながら、この方法では分割数が大き すぎると分割点がスペクトルのピーク値付近に集中する傾向があったことや、 推定スペクトルが階段状であるなど、改善すべき点があった。本報告では、こ うした点を改良したペリオドグラムの対数領域不等間隔平滑化によるスペクトル 推定法を提案する。

IPFMモデルは心拍パルス列のゆらぎを制御する自律神経活動(変調信号)の復調に有用である。これに関して提案された種々復調法の比較が報告されている[2],[4]。しかし比較的最近提案された重み付きsinc関数法(WS法)[1]、パラメトリック法[3]を含む検討は見当たらない。そこで本研究では、 WS法とDCSI法及びAF法の性能を比較した。

睡眠脳波に比べ、眠気に抗した覚醒維持状態における脳波の解析例はあまり見られない。本報告ではまず非定常確率過程の解析方法として、情報理論に基づく瞬時等価帯域幅を導入する。この瞬時等価帯域幅は確率過程の正値時間-周波数分布上で定義される。次に覚醒状態、眠気に逆らい覚醒維持を課した状態、および自然入眠状態のそれぞれの状態における脳波の状態変化を提案の瞬時等価帯域幅を用いて解析した結果について報告した。

ICAにおいて、理想的条件の元ではシャノンのエントロピー尺度を越えるものはない。しかし、有限データに対して、これが計算コストや分離性能の意味で最良とは限らず、問題に特化した簡素で高速な方法の開発が望まれる。そこで、我々はRenyiのエントロピーに基づくRange尺度およびPeak尺度を提案し、前者は有限レンジデータに対して、後者は音声信号のようにピーキーな分布に対して有効であることを示した。

決定論的過程とは異なり、確率過程の時間-周波数表現においては周辺分布を如何に推定するかが重要な問題となる。著者らはこれまでに時間周辺分布の推定方法として、AM型の信号を仮定した「Wigner-Ville分布を用いた包絡線検波法」を提案している。本報告では、時間ー周波数分布におけるもう一方周辺分布、すなわち周波数周辺分布の推定方法として「帯域分割ケプストラム法」を提案する。本方法はStoicaらによるケプストラム法\cite{stoica}をペリオドグラムの特徴に合わ せて、閾値を適応的に決定する方法である。コンピュータシミュレーションによって本手法の優位性、特にスペクトルピークの推定に改善が見られた。

This paper proposes a new method for analyzing brain activity from Electroencephalogram (EEG) based on a concept of instantaneous equivalent bandwidths (IEBWs). The essence of the method using the IEBW is to track bandwidths changes of EEG signals. Copula-based time-frequency distributions have been adopted and we have also modified the construction method suitable for non-stationary random signals. The method was applied to EEG analysis in the wakefulness maintenance state against sleepiness. In our present study, sporadic synchronization was shown in the EEG signals while the subjects were trying to maintain wakefulness against sleepiness. That is, synchronization and desynchronization seem to succeed each other in the period. The results imply that the proposed method can track the EBWs change of EEG signals.

回転混合さらた確率変数X,YのICAにおいて、理想的な条件下では、汎用尺度としての周辺分布のシャノンエントロピーの和 H(X)+H(Y) を超えるものはない。しかし、実際には問題に応じた効率的な尺度があっても良いと考え、Renyiエントロピーに基づくRange尺度とPeak尺度をここでは提案する。

睡眠脳波に比べ、覚醒維持を課した状態における脳波の解析例はあまり多くなく、著者の知る限り覚醒維持状態における血流解析がわずかに見られる程度である。本研究では、覚醒維持を課した状態の脳波の時間ー周波数解析を行うことによって、眠気に逆らい覚醒を維持しようとする際の生理学的知見を得ようとするものである。被験者には覚醒を維持するように指示した後、座位開眼で読書(洋書)をしてもらい眠気を誘発するようにし、この間の脳波を測定する実験を行った。実験中のビデオ撮影映像から、眠気を誘発していると思われる付近の脳波を切り出し、解析を行った。

画像2値化のための方法として、まず分布推定をしたのち、閾値を決定するという2段階法を提案する。このとき、分布推定および閾値推定のための評価関数として相互情報量を使うことを提案し、その優位性をコンピュータシミュレーションによって示した。また、2値化画像の評価においても、一致率ではなく相互情報量を用いることの優位性を示した。

確率過程の時間-周波数表現においては周辺分布の推定が重要である。著者らはすでにAM型の信号に対し、Winger-Ville分布を用いた新しい時間周辺分布の推定法を提案している。本報告では、搬 送波周波数が一定のAM被変調信号を考え、その時間周辺分布(包絡線)推定精度についてシミュレーションにより本方法の優位性を示した。

確率過程における時間ー周波数表現においては、周辺分布の推定が重要な問題である。本稿ではWigner-Ville分布を用いた新しい時間周辺分布(確率過程における包絡線）の推定法を提案した。

心拍変動のスペクトル解析が自律神経系の活動状態を無侵襲的に推定する方法として広く用いられている。これまではLF,HFなどの帯域パワーやスペクトルの傾きなどが解析の指標として用いられてきたが、本稿ではスペクトルパターンを区別する指標としてエントロピー帯域幅を導入し、その特性について論じた。

ニューロジェネティック・ラーニング(NGL)は、ニューラル・ネットワーク(NN)の 構造決定と初期ウェイト獲得を遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて同時に行う モデルとして、Kitanoによって提唱されている。 筆者らは、比較的複雑な問題として4ビットのパリティ問題を取り上げ、 NGL法によって得られた構造を持つNNの学習能力に関して、3層パーセプトロン、 および中間層内の層構造を仮定しない一般化全結合型パーセプトロンを 比較対象として、コンピュータシミュレーションを行ったので、その結果に ついて報告した。

画像濃度分布推定のためのモデル分布としてよく使われる混合正規分布モデルと、Palらが提案するPoisson混合モデルを定量的に比較するとともに、Poisson-Gauss混合モデルに関しても比較検討した。

Spacings を使ったShannon エントロピーの推定法及び、Burg のエントリピーやダイバージェンスの推定とそれによる画像分類法を提案した。

画像閾値決定基準として従来使われている、最小偏り率基準より強力な基準として、最大相互情報量基準を提案し、その効果を確めた。

オイルシールなどに使われるO-ringのバリや歪みを検出する実用的なアルゴリズムを提案する。自動車やロケットにおいては、O-ringの品質管理は非常に重要である。

ゆらぎ信号の自動帯域分割や不等間隔サンプリング、画像の2値化、多値化などの応用例を最小ダイバージェンス原理を用いて示すとともにDynamic Programming（DP）法が実際の計算上で重要な役割を果たすことを示した。

画像濃度ヒストグラムの分割の高速アルゴリズム（DP法）とそれを用いた画像複数閾値の決定について述べ、情報圧縮実験結果を示した。

情報論的ダイバージェンスを用いたペリオドグラムの不等間隔平滑化推定法を提案した。

レニーエントロピーを用いて、一般化等価帯域幅を導くとともにその推定値に対する性質をエントロピーパワー不等式から導いた。

確率過程の等価帯域幅をレニーエントロピーを用いて一般化した表現を与えた。また、この一般化等価帯域幅を用いて、脳波解析した例についても述べた。

Rinyi のα一次エントロピーを用いることにより、 従来から提案されている重要な確率過程等価帯域幅を含む広いクラスを構成することができることを示した。 また、 それを用いて脳波解析を試みた。

確率過程の等価帯域幅を定義し､ この等価帯域幅を脳波解析へ応用した｡ その結果､ 脳波の同期､ 非同期現象を解析するのに役立つことが示された｡

確率過程の等価帯域幅は一通りでなく､ いまだ統一的概念が成立していなかった｡ 本報告では､ 従来から提案されているいくつかの代表的等価帯域幅が Renyi の 2 次エントロピーで統一的に表現できることを示した｡

本研究では，注意統制課題遂行中のfNIRS信号と固視微動の解析に基づいて，持続的注意に関与する情報処理過程を客観的に捉える手法を開発し，認知機能リハビリテーションへの応用を検討することを目的とする．そのための基礎研究として，2種類のキューを持つ周辺ターゲット検出課題による注意統制実験を実施する．モニタ中央の注視視標が一定時間の後に赤か青の＋か×に切り替わる．その後，予め左右に提示されたボックスの一方が45度傾斜し，最後に左右いずれかのボックス内にターゲットが提示される．このような視覚刺激に対し，「注意維持課題」と「注意割込課題」の2条件を設ける．「注意維持課題」では，被験者に注視視標が赤の＋か青の×であれば右，その逆の組み合わせで左にターゲットが提示されることを予め教示し，注視視標の意味する方向に能動的に注意を向けさせる．「注意割込課題」では，注視視標の意味を解釈せずにターゲットを検出するよう教示し，傾きが変化するボックスに対して注意を誘導する．いずれの条件も，被験者が受け取る視覚情報は完全に一致することから，本課題により，意図的に注意を維持する場合と，突発的に注意が奪われた場合との直接的な比較が可能となる．
令和3年度は，先述した課題に対して fNIRS 計測を行い，注意機能の定量的評価指標としての妥当性を検討した．健常被験者を対象にして，実験遂行中のfNIRS信号を解析し，全被験者で各課題に寄与した脳領域を集計した．その結果，計測対象とした右脳において，上前頭回，上頭頂小葉といった注意の統制に関与する領域の活動が確認された．このうち，「注意維持課題」では適切な注意の配置や持続的注意に寄与する中前頭回が，「注意割込課題」ではボトムアップ注意に強く寄与する角回が特異的に応答していることが示されたことから，fNIRS に基づく注意機能のモニタリングが可能であることが示唆された．

本研究は微小な生体信号に混入するアーチファクト，特に畳込みによって混入するアーチファクトを除去・分離する方法の研究開発に取組んだ．妊婦母体腹壁生体電位を主な試金石として，ここから微小な胎児心電位を精度よく抽出することを目標とし，IVA(IndependentVector Analysis)を用いた方法を提案した．その結果，提案手法は一般的なICA(Independent Component Analysis)法に比べて，胎児心電位精度よく検出することが可能であった．さらに妊婦腹壁上で観測される胎児心電位分布を推定する方法を開発し，微弱な胎児心電位計測のための効果的な電極配置を明らかにした．

代表的な拡張アンサンブル法であるMETADとMCMDを効率良く融合したハイブリッド法によって蛋白質の複雑な構造空間を探索するアルゴリズムを,研究代表者が独自に開発した分子シミュレーションプログラムに実装した。さらに高速な分子動力学シミュレーションを実現しサンプリング能力を飛躍的に高める長距離相互作用ポテンシャルの開発に成功して独自開発プログラムに実装した。さらにこれらの手法を様々な生体高分子系に応用してその性能を詳細に検証した。その結果、特にMETADに代表されるタブーサーチ法などの構造空間探索能力は、予め設定された反応座標に強く依存することを明確に示した。

本研究の目的は、従来知見のほとんどない「眠気に逆らい覚醒維持の努力をしている状態の脳・生理機能の解析をするために、近赤外光を利用した光イメージング計測と各種多次元生体電気計測の同時計測技術を実現させ、特に光イメージングと脳波計測における互いの長所を活かす統合的な計測技術の確立とその解析法に関する研究を行うことである。昨年度我々は、光イメージングの近赤外線スペクトロスコピー（Near-Infrared Spectroscopy：NIRS）信号を解析するための前処理として，脳活動に関連するヘモグロビン変化量とそれ以外の要因に起因するヘモグロビン変化量を分離する方法を開発した。これはBOLD効果をモデル化し脳機能成分と全身性成分に分離する方法と、独立成分分析法を用いてアーチファクト成分を除去する方法を組み合わせることによって、脳機能成分を抽出する方法である。 平成25年度は，視覚注意の集中が眼球運動に与える影響の評価によって、覚醒維持に寄与しうる視覚刺激パターンの性質に対する知見を得つつある状況を利用して，従来からの実験に加えて、課題非依存性思考状態が，認知パフォーマンスに与える影響の客観的な評価を目的に，光イメージングによる脳活動を記録する実験を行い，目標探索時間や前頭前野外側部のNIRS信号を解析した。実験の結果，複数の視覚属性の組み合わせにより定義された視対象の中から唯一の特徴を持った目標を探索する場合においてのみ，課題非依存性思考の有無により目標探索時間が影響されることが示された．また，この条件において，NIRS 信号から推定された前頭前野外側部の賦活度が高まることも示唆された．これらのことから，課題非依存性思考によって前頭前野の情報処理リソースが消費されることが示唆され，こうした状況下では，認知タスクのパフォーマンスが影響を受ける可能性が示された

morphologicalフィルタはエッジ信号保存性に優れているとの通説に反し、本研究での理論的実験的検討により、トレードオフの関係にあるmedianフィルタのエッジ保存能と平滑化効果のバランスは雑音の大きさと分布に大きく依存し、特に一様分布雑音や正規分布雑音のようにまとまりのよい分布の雑音に対しては高S/N以外では移動平均フィルタに劣ることが判明した（DPT平滑化フィルタとの比較は現在進行中である）。これらのことは、雑音の種類と大きさを考慮したフィルタの選択やそれらの組み合わせの必要性を示唆しており、本研究ではハイブリッド型線形－非線形フィルタや非線形フィルタ同士の合理的組み合わせ法の理論検討を進めている。これらのことから、実際のデータ処理において、これまで以上に信号の性質と雑音の種類やそれらのS/Nについての慎重な検討が必要であり、現在固視微動データ、胎児心電図、脳波データ、あるいは移動間物体間の距離測定データなどの収集と解析実験を行いながら、理論およびシミュレーション結果の適用のについて検討している。特に固視微動解析においては、DPTとmedianフィルタを使い分けた効率的なsaccadeの検出法を提案している。また、固視微動がフラクショナルブラウン運動（fBM）のような特殊な信号である可能性も明らかになった。従ってスペクトル指数の推定は重要である。fBMのスペクトル指数の推定法の比較検討は既にあるが、我々の文献調査では、これらの検討はきわめて不十分であるため、改めて比較研究を開始した。さらに、固視微動は単純なfBMではなく、複合型のfBMの可能性を指摘して従来のfBMの理論を適用した報告もある。しかし、従来の理論を無批判に適用することはきわめて危険であることが本研究で明らかになりつつあり、この問題についてもDPTを用いた方法も含めて検討に入っている。

本研究は，注意機能と密接に関与する固視微動の統計的解析に基づき，知覚閾下の運動情報，すなわち「見えざる運動」が認知機能に及ぼす影響を客観的に評価することを目的とするものである．注視を維持した状態で，注視位置に提示された情報に対する認知課題を実施し，背景に知覚閾下で運動する視覚運動情報を提示した際の固視微動を解析することで，知覚閾下の視覚運動情報によるトップダウン注意機構への影響を評価した．その結果，マイクロサッカードの発生頻度が知覚閾下の運動情報によって変化することが示され，また，ドリフト眼球運動の揺らぎの性質が，周辺視野に提示された低コントラストの運動情報の影響を受けることが明らかとなった．

視覚パターンが覚醒維持状態に及ぼす影響を客観的に評価するために、多次元生体信号(脳波、心拍変動、血圧、眼球運動、瞳孔径変動)を計測した。時間-周波数解析、古典的スペクトル解析、フィードバックモデル解析、いずれの結果においても、覚醒維持状態は自然入眠時と異なる特徴的なパターンが見られた。さらに眼球運動や瞳孔径変動からもその特徴を見出すことが可能であった。また上記の解析を行う上で重要なアーチファクト除去に関する成果も得られた。

(1)相互情報量基準による、隠れ変数を用いた混合分布推定と閾値決定法を提案した。(2)RenyiのエントロピーをICAの周辺分布の「幅」評価基準として提案し、直観的かつ簡易なICA法を得た。(3)正値時間-周波数解析のため、ペリオドグラム不等間隔平滑化法を提案した。また、インパルス列の時間-周波数解析のため、逆関数領域IPFMの復調法と、客観的復調精度評価法を提案した。さらに、信号の時間-周波数的特徴を考慮した、移動体間距離推定法を提案した。

本研究の主な目的は、1.Renyiのα次拡張ダイバージェンスを用いた統一的な新しい等価帯域幅のクラスの提案とその理論構築、2.非定常過程における瞬時等価帯域幅の新たな提案とその推定法に関する研究の推進、3.本研究で提案する解析法を心音などの実際の生体信号解析へ応用し、新たな知見を得ることであった。当該研究期間に得られた研究成果は以下の通りである。1.Renyiのα次拡張ダイバージェンスを用いることによって、音声処理分野でスペクトルの広がりを表現するときによく使われるSpectral Flatness Measureを包含するような等価帯域幅の表現を得た。また、従来から提案している等価帯域幅との比較を行った。2.統計学におけるCopulas理論を援用して非定常確率過程の正値の時間-周波数分布を推定する方法を検討し、非定常確率過程に対する等価帯域幅の拡張を行った。3.非定常信号の等価帯域幅に関する理論構築において、時間-周波数分布の時間周辺分布の推定法、および周波数周辺分布の新規な推定方法の提案を行った。4.提案する非定常性解析法を実際の生体信号である脳波に適用した。その結果、覚醒維持の努力をしている区間の脳波は非常に帯域が広く、脳の活動が活発化しているように見えることを明らかにした。これは覚醒と睡眠の中枢である視床下部と能動的行動を司る前頭部の関係を知る上でも大変興味深い研究成果である。眠気に逆らって覚醒維持を続けるといった状態の脳波解析はあまりなく、こうした脳波の生理学的知見を得ることは、仕事の効率を定量的に検討する場合に大変有用であると考えられる。こうした関係をより詳しく調べる上でも、前頭部に混入する瞬きや眼球運動によるアーチファクトの除去法などの信号処理における課題を今後解決していく必要がある。

本研究ではまず、通常のダイバージェンスをRenyiのα次ダイバージェンスに拡張し、信号スペクトルの等価帯域幅の統一的表現に成功した。これにより、信号の乱雑性の統一的評価が可能となるとともに、画像ヒストグラムの評価も可能となる。次に、画像大域的閾値決定法の問題に取り組んだ。従来の方法は、A)ヒストグラム分割点総当たり法で観測分布に当てはまる最適なモデル分布を求め、そのときの分割点をそのまま最適閾値としているにすぎず、B)結果として得られる領域の情報が領域分割戦略に全く反映されていない、という2つの問題がある。そこで、本研究では、B)の問題を解決すべく、領域のラベルを隠れ変数とし、これと濃度変数の相互情報量を最大にする最適モデル分布とし、かつそのときの分割点を最適閾値とする考え方(1段階法)を提案した。ついで、A)の問題を解決すべく、1段解法で定まった最適混合分布に対して最適閾値を定める方法(2段階法)を提案した。このときの評価関数としては通常の誤り率最小基準(MEPC)の他、相互情報量基準も提案した。1段階法では、従来から用いられている判別関数法(DFM)、最大エントロピー法(MEM)、最小タンバージェンス基準法(MDC)を比較対象としたシミュレーションの結果、本提案法(MMIC)が最も優れていることが確かめられた。2段階法では、まず第1段階におけるMDC、MEM、DFM、ならびにMMICの各法によりで定まるモデル分布と、第2段階におけるMEPCとMMICの各基準とのすべての組み合わせ(MDC-MEPC, MDC-MMIC,..., MMIC-MEPC, MMIC-MMIC)を考えてシミュレーションを行った結果、MMIC-MEPC、MMIC-MMIC、..の順で優れていることがわかった。ただし、MMIC-EPCとMMIC-MMICの成果の差は無視できるほど小さいものであった。以上のことから、本研究で提案する方法は、情報理論的な意味でも、結果が優れているという意味でも優れた方法であることが示された。

・スペクトル特徴量としてのスペクトル帯域の一般的クラス 時間変化するスペクトルの特徴量として帯域は重要である。特に確率過程の等価帯域幅の提案は古くから数多くある。本研究においてはそれらの統一的表現の理論に取り組んできた。その結果、スペクトルの等価帯域幅は、レニーのα次ダイバージェンスを用いることにより大きく2つのクラスで表現することが出来ることが分かった。まず、一つのクラスはシャノンのエントロピーやフィッシャーのエントロピーで定義される3種類とスペクトルの台の計4種類で代表される伝統的等価帯域幅を包含するものである。しかしこのクラスには、AR課程の理論で重要な役割を果たすflatness factorが含まれておらず、これを代表等価帯域幅として含むのが他の一つのクラスである。これら2つのクラスはいずれもレニーのα次ダイバージェンスに基づくものであるが、前者のクラスは順方向ダイバージェンス、後者は逆方向ダイバージェンスから導かれる。後者のクラスはflatness factorとスペクトル台を含む無限集合であり、今後まだ知られていない重要な等価帯域幅がこのクラスから発見される可能性がある。・ダイバージェンスと相互情報量を用いた各種特徴抽出法の提案 人のストレスを諮る重要な生理学的指標として脳波や心電図がある。また、人の精神状態は環境因子により影響をうける。本研究では上記等価帯域幅理論や情報理論を用いてこれらの指標や因子の解析並びに情報圧縮を試みている。まず、等価帯域幅の理論により心電図、脳波の圧縮と特徴抽出が可能である。またこれを気象画像解析に応用することにより、グレースケールの特徴的な幅を切り出す今までとは異なる画像閾値設計が可能となり、例えば従来の閾値設定では見落とされる黒潮などの検出もできる。本研究ではこの他、相互情報量を用いた新たな閾値設定法を提案しそれによる気象データ解析も行っている。これは従来の誤差最小規準に変わるものである。

瞬時周波数f_i(t)は解析信号z(t)の位相角の微分としてf_i(t)=1/(2π)d/(dt)[argz(t)]で定義される.しかし、定義式による推定法は一般に雑音に弱いと考えられる.そこで、昨年度は実信号x(t)の解析信号z(t)を求め,その解析信号z(t)の時間一周波数分布から瞬時周波数と瞬時帯域幅を推定するシミュレーションを行った。その結果、解析信号z(t)に変換するためのHilbert変換の性質から,有限長の信号を離散化するという操作のために、連続信号には表れない性質が離散信号に表れることを明らかにした。本年度は、瞬時周波数ではなく、瞬時帯域幅に関する研究に焦点を絞って理論的に検討した。瞬時帯域幅は比較的よく研究されている瞬時周波数に比べ、まだ詳しく研究されているとは言えない。瞬時周波数は一般的に、時間-周波数分布の分散と考えるのが普通であるが、狭帯域信号の場合はどうするかなど問題点も多い。そこで、情報理論的な視点から、まず確率過程のα次等価帯域幅を定義した。これは、Renyiのαエントロピーから導かれるもので、これまでに提案されている重要な帯域幅の定義を含むような一般的な確率過程の等価帯域幅のクラスを定義するものである。現在のところ、心音のように非定常な信号における瞬時帯域幅を推定できる段階ではないが、今後の研究には期待が持てる。

1. 2-次元確率場の単位面積当たりの等価的無相関な点の数として統計的自由度(NDF)を定義した。2. 1次自由度は平均値に関するフィッシャー情報量に等しく、2次自由度は2次モーメントに関するフィッシャー情報量の近似となっている。3. 確率場の多くの興味深い特徴量がこの自由度の概念から導かれた。相関時間、相関距離、相関面積、線相関関数、面相間関数、バンドル相関関数などがそうである。4. これらの中の基本量相関距離は物理的拡散場におけるいわゆるTaylorの相関距離と同じものである。面相間関数は時空確率場において確率場が時間方向に連なっていると考えたときの確率場の時間方向への相関関数である。また、5. バンドル相関関数は多数の時系列を一束にまとめたときの相関関数と考えられ、これに関連して、時系列束の結合の強さや等価的に独立な時系列の本数等が導かれた。6. 2つの時系列間の相互情報量やベクトル相関係数はこれらの大域的相関の強さを表すのに有用である。本研究ではこれらのふたつの間の関係を検討し、かつ、単位時間当たり相互情報量と単位長さ当たりのベクトル相関係数を定義し、これらの関係を明らかにした。7. 上記の成果をいくつかの気象データと生体信号解析に応用しそれらの解析を試みた。

ヒトの眼における瞳孔径はカメラの絞りと同様に対象物を明瞭に見るために重要な役割を果たしているが、カメラとは異なり絶えず変動している。本研究は、この変動を不要な雑音として捉えるのではなく、その原因を自律神経系の活動に見い出し、瞳孔径変動から無侵襲にその活動を推定しようとするものである。筆者はこれまでに瞳孔径変動が自律神経の影響を強く受けていることを明らかにしており、近年社会問題として大きく取り上げられている自律神経失調疾患に対して新たな無侵襲的診断手法を提供する可能性もあり、その社会的意義は極めて大きいと思われる。また、同様の目的で盛んに研究されている心拍変動との関連を調べることにより両者の詳細な性質をより把握できるものと考えている。以上の目的を達成するために本年度は、これまでの実験で得られたデータを解析するための新たな非線形解析法を開発した。これまでに筆者らは最適線形系の出力誤差パワーに着目した非線形度を定義し、ニューラルネットを用いた推定法を提案している。この手法の場合、対象とするシステムの完全な同定が必要となるが、実際には完全な非線形モデルの構築、システム同定が可能とは限らない。そこで、非線形度推定に用いる非線形システムモデルを条件とした条件付きシステム非線形度を定義し、その上界として先に提案した非線形度を位置づける事とした。今後、多変数に応用できるよう非線形モデルを拡張すること、またこれらの解析法を用いて瞳孔径と心拍変動の関連を明らかにするとともに、その生理学的な意味付けを行うことが今後の課題である。