WAC2014

2014年8月3日から7日にかけて，ハワイ島ヒルトンワイコロアビレッジにて行われましたWAC2014に参加致しました．本研究室からは山本先生，後藤(M2)，中村(M2)の3名が参加致しました．発表形式は口頭発表でした．発表題目は以下の通りです．
・Brain Activity during Cooperative Work Determined by Simultaneous
fNIRS measurement in Two People and the Effect of Different Social
Skills on Cooperative Task Performance
Utako Yamamoto，Mao Goto，Hisatake Yokouchi，Tomoyuki Hiroyasu
・Improving the Accuracy of the Method for Removing Motion Artifacts
from fNIRS Data using ICA and an Accelerometer
Utako Yamamoto，Yuka Nakamura，Hisatake Yokouchi，Tomoyuki Hiroyasu
二度目の国際学会でしたが，思った以上の大きな会場でほどよい緊張感の中，無事に発表を終えることができました．昨年は質問をいただけませんでしたが，今回は質疑応答をすることができ，とてもうれしく思いました．また，セッション終了後にも，自分の研究についてアドバイスをいただいたりすることができました．様々な発表を聞いたり，いろいろな方とお話しできたり，とても勉強になり，有意義な時間を過ごすことができました．学会で学んだことを生かし，今後も研究に取り組んでいきたいと思います．
最後になりましたが，学会参加にあたりまして，先生方をはじめ，研究室の皆様には大変お世話になりました．この場をお借りして，厚く御礼申し上げます．ありがとうございました．今後ともご指導，ご鞭撻の程よろしくお願い致します．
【文責：M2 中村】

 

学会参加報告書

報告者氏名	中村友香
発表論文タイトル	ICAと加速度センサを用いたfNIRSデータに対する体動除去手法の精度向上の検討
発表論文英タイトル	Improving the Accuracy of the Method for Removing Motion Artifacts from fNIRS Data using ICA and an Accelerometer
著者	山本詩子，中村友香，横内久猛，廣安知之
主催	IEEE SMC Society
講演会名	WAC2014
会場	ヒルトンワイコロアビレッジ
開催日程	2014/08/03-2014/08/07

 
 

1. 講演会の詳細

2014/08/03から2014/08/07にかけて，ヒルトンワイコロアビレッジにて開催されましたWAC2014に参加致しました．このWAC2014は，IEEE SMC Society (http://www.ieeesmc.org/)によって主催された講演会で，システム工学のシステムにおける新しいパラダイムのための技術を新興することを目的に開催されています．
私は3日から7日の全日参加致しました．本研究室からは他に山本先生，後藤が参加しました．
 

2. 研究発表
   • 発表概要

私は6日の13:50からのセッション「Biofunctional Imaging: from Molecules to Integrated Whole Body Functions II」に参加致しました．発表の形式は口頭発表で，20分の講演時間と質疑応答時間となっておりました．
今回の発表は，既存手法であるWienerフィルタを用いた体動除去手法を用いた場合と比較し，提案手法であるICAと加速度センサとの相関を用いた体動除去手法で精度が向上し，脳活動は除去されなかったというものです．以下に抄録を記載致します．

Independent component analysis (ICA) is one of the most preferred methods for removing motion artifacts from functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) data. In this method, the fNIRS signal is separated into components by ICA and the component that shows high correlation between the fNIRS signal and motion artifact is determined. This component is removed, and the fNIRS signal without motion artifacts is derived. However, fNIRS data are often delayed temporally compared with accelerometer data because the blood flow changes slowly after the subject’s head moves. It is necessary to consider the temporal delay in fNIRS data in order to remove motion artifacts when　we use ICA method. In this method, the correlation coefficient is used to identify the motion artifact component. However, the cerebral blood flow has a small change because the biological signal fluctuates minutely. Hence, the correlation is reduced, and it is difficult to determine whether the component has been derived from the motion artifact. We propose a method that uses t-tests and the correlation coefficient to identify the motion artifact. In this proposed method, we used t-tests for comparing accelerometer data and signals separated by ICA. The separated signal with no significant difference from accelerometer data were identified as motion artifacts and removed. To examine the validity of this method, we used data sets including motion artifacts caused by sleepiness. Results obtained using only the correlation coefficient were compared with those obtained using the correlation coefficient and t-tests. We found that the proposed method improved that accuracy of removing motion artifacts. In addition, the signs of the accelerometer data were inverted, and t-tests were performed. Consequently, the accuracy of removing the motion artifact was improved.

 

• 質疑応答

今回の発表では，以下のような質疑を受けました．
 
・質問内容1
岩手医科大学の藤原俊朗先生からの質問です．質問は，なぜICAでfNIRSデータから体動成分を除去することができるのか，なぜLow pass filterなどの周波数フィルタではなく，ICAを用いるのか，というものでした．この質問に対して，fNIRSデータに含まれる脳活動と体動は独立であり，これをICAによって分離することが可能なため，除去することができる，また，ICAを用いることで体動成分のみを選択的に除去できるためである，と回答しました．
 

• 感想

二度目の国際学会参加でしたが，思った以上に会場が広く，緊張感のある中，無事に発表を終えることができました．たくさんの方に自分の研究発表を聞きに来ていただけました．特に昨年は質疑応答時間中に質問をいただけませんでしたが，今回は質問をいただけ，質疑応答をすることができ，とてもうれしく思いました．セッション終了後にも，自分の研究についてアドバイスをいただいたりすることができました．ビッグデータ，MRI，ファジー推論等，多岐にわたる分野の様々な発表を聞いたり，いろいろな方とお話しできたり，とても勉強になり，有意義な時間を過ごすことができました．
 

3. 聴講

今回の講演会では，下記の3件の発表を聴講しました．
 

発表タイトル          ： Modelling and Control of an Interactive 3D Programmable Surface 著者                     ： Saeid Nahavandi セッション名           ： MONDAY GENERAL SESSIONS Abstruct　： Being able to create a highly programmable surface operating at relatively high speed and in real-time is an area of research with many challenges. This presentation will focus on design, modeling, simulation and control of a highly interactive programmable surface created within the CISR. The system is comprised of thousands of pneumatic cylinders controlled simultaneously in real-time to create a highly responsive surface. The generated patters on the surface can come from a variety of input sources such as cameras, motion detectors, multi-input sound channels, etc. The surface can function alternately as a tactile mirror and an information surface with the possibility of lending itself to a wide range of applications.

この研究では，空気圧シリンダを用いることで声や音楽の振動に合わせて動いたり，触ると変化したり，文字を3Dで流すことのできるsurfaceを実現されていました．たくさんのモデルについて話されていました．エンターテイメントの分野で役立ちそうな研究であると感じました．
 

発表タイトル          ：Resolution Analysis for Estimating Human Numbers by Thermal Array Sensor System 著者                     ： Yusuke Taniguchi，Hiroshi Nakajima，Naoki Tsuchiya，Junichi Tanaka，Fumiji Aita，Yutaka Hata セッション名           ： Computer vision and image understanding in medical applications I Abstruct　： This paper describes an estimating system of human numbers for resolution change by a thermal array sensor. In this system, the sensor is attached to ceiling of a room and acquires temperature distributions by 16 × 16 elements. The temperature distributions represent a state of temperature in the room, and they are analyzed to estimate human numbers. Temperature distributions consist of 16 × 16 pixels. The, temperature distributions are squared of each pixel temperature and reduced their resolution to 8 × 8 and 4 ×4. Then, human numbers are estimated by fuzzy inference. In our experiment, we measured temperature distribution in a room to evaluate of our system. From the results, the proposed　method obtained higher accuracy than previous work in 8 × 8 and 4 × 4 resolution. Estimation accuracy of 8 × 8 resolution is better than 4 × 4 resolution.

この研究では，サーマルアレイセンサを用いて部屋の温度を計測し，ファジー推論を用いて部屋にいる人の数の検出をされていました．既存手法よりも提案手法の方が，精度が高くなったそうです．今後の課題は最適分解能であるそうです．
 

発表タイトル          ： Image Alignment for Single-cell Imaging of Macrophage in the Mouse Brain Using 11.7T MRI 著者                     ： Syoji Kobashi, Yuki Mori, Yoshichika Yoshioka, Yutaka Hata セッション名           ： Biofunctional Imaging: from Molecules to Integrated Whole Body Functions Abstruct　： Macrophage is one of white blood cells, and plays an important role of the immune system. Tracking the single macrophage cells in vivo will be a powerful tool for immunology studies. State-of-the-arts imaging using magnetic resonance imaging (MRI) enables us to acquire images of 3-D dynamic single macrophage cells in vivo. However, due to motion artifacts　and magnetic field fluctuations, a post-processing is required to observe macrophage cells. This paper proposes an image analysis method for 11.7T animal MRI images of macrophages in the mouse brain. The method adjusts the motion artifacts by a rigid image registration technique, and calibrates MR signal intensity fluctuation by using an optimization technique. The method was applied to mouse brain MR images, and the results were validated by observers.

この研究では，マウスのマクロファージをMRIによって観察するための画像解析方法が提案されています．SPMはヒトの脳であるので，マウスの脳には使えないため，新しい手法を提案されたと発表されていました．
 
参考文献

• World Automation Congress 2014 , http://www.wacong.org/WAC2014/index.html