中口 俊哉

This research proposes the deformation model of organs for the development of the medical training system using Virtual Reality (VR) technology. First, the proposed model calculates the strains of coordinate axis. Secondly, the deformation is obtained by mapping the coordinate of the object to the strained coordinate. We assume the beams in the coordinate space to calculate the strain of the coordinate axis. The forces acting on the object are converted to the forces applied to the beams. The bend and the twist of the beams are calculated based on the theory of structural mechanics. The bend is derived by the finite element method. We propose two deformation methods which differ in the position of the beams in the coordinate space. One method locates the beams along the three orthogonal axes(x, y, z). Another method locates the beam in the area where the deformation is large. In addition, the strain of the coordinate axis is attenuated in proportion to the distance from the point of action to consider the attenuation of the stress which is a viscoelastic feature of the organs. The proposed model needs less computational cost compared to the conventional deformation method since our model does not need to divide the object into the elasticity element. The proposed model was implemented in the laparoscopic surgery training system, and a real-time deformation can be realized.

For a long time, endoscopic diagnosis are performed for various diseases without changing color settings. However, since for example the color feature of early stage cancers is too small to detect, it is very significant to enhance endoscopic images by using the customized parameters of the color collection. In this research, we propose a new color collection method considering the index value of Hemoglobin density, and develop a new user-interface for the medical doctors, which makes the decision of the optimum values of multiple parameters quite easy. By deciding the adequate parameters for various cases of early stage cancers, the effectiveness of the color collection method can be confirmed.

マルチスペクトルイメージングは医用画像の色再現の問題を解決できるだけでなく,さまざまな方面への応用により医療に飛躍的な進歩をもたらす画期的な技術である.しかし,あまりに多様な可能性が存在するため,個々の応用形態の実現に至る道筋にはいくつもの分かれ道があり,少しでもアプローチを間違えると行き止まりになってしまう.著者らはマーケティング的な視点からこの迷路のような医療市場に一定の法則を見い出し,それを基に成功の可能性が高い2つのアプローチ法を明らかにした.すなわち各ピクセルに分光反射率を記録できる分光画像技術と,見え方が実物にきわめて近い実物色画像である.前者は人間の視覚能力を超えた形態学的診断につながる技術であり,後者はデジタル画像に基づく形態学的診断の精度向上につながる技術である.なお,前者は多くの開発資源を必要とし,ごく限られた症例において,きわめて画期的な医学的効果を発揮する一方,後者の医学的効果は一定の範囲に留まるものの,必要となる開発資源が比較的少なく,かつ広範な臨床現場において膨大な利用機会が見込まれる.(著者抄録)

In the cosmetics industry, skin color is very important because skin color gives a direct impression of the face. In particular, many people suffer from melanin pigmentation such as liver spots and freckles. However, it is very difficult to evaluate melanin pigmentation using conventional colorimetric values because these values contain information on various skin chromophores simultaneously. Therefore, it is necessary to extract information of the chromophore of individual skins independently as density information. The isolation of the melanin component image based on independent component analysis (ICA) from a single skin image was reported in 2003. However, this technique has not developed a quantification method for melanin pigmentation. This paper introduces a quantification method based on the ICA of a skin color image to isolate melanin pigmentation. The image acquisition system we used consists of commercially available equipment such as digital cameras and lighting sources with polarized light. The images taken were analyzed using ICA to extract the melanin component images, and Laplacian of Gaussian (LOG) filter was applied to extract the pigmented area. As a result, for skin images including those showing melanin pigmentation and acne, the method worked well. Finally, the total amount of extracted area had a strong correspondence to the subjective rating values for the appearance of pigmentation. Further analysis is needed to recognize the appearance of pigmentation concerning the size of the pigmented area and its spatial gradation.

Virtual Realityを用いた腰椎穿刺トレーニングシステムには穿刺部位を決定するための"触診"を実装する必要があり,その触覚を正確に再現するためには実際の人体の反力測定が必要となる.ところが,反力を既存の圧力計等で測定すると様々な問題が生じる.そこで,本研究では反力の再現機器を測定機器として利用するシステムを構築することにより上記の問題を解決した.さらに実測データを仮想人体に適用するために表皮と骨の距離から皮膚の弾力をモデル化し,ハプティックテクスチャ(触覚テクスチャ)を構成・適用することで腰椎穿刺トレーニングシステムにおける正確な触覚再現を実現した.

現在の腹腔鏡手術において,術者は経験と勘に基づいて腹腔鏡や鉗子の挿入箇所の位置決めを行っている.特に,腹腔鏡下の胃癌第2群リンパ節郭清手術では手術対象である脾動脈に隣接した膵臓が手術の妨げとなる為,術具挿入箇所の位置決めが大変重要となる.そこで,膵臓を避けて脾動脈に到達できる挿入箇所を術前に決定するシステムの開発が期待されている.挿入箇所を術前に決定するためには,CT画像から体表,膵臓,脾動脈の3次元形状の再構成が必要であるが,膵臓は他の臓器とのCT値の差がないために形状抽出は困難である.そこで本研究では可変形状モデルを用いた膵臓の抽出支援を行う手法を提案レ術前シミュレーションシステムを実装した.

本研究では,有限要素法の梁モデルを用いた弾性体の変形モデルを提案する.近年計算機技術の発達により手術を仮想的に被験者に体験させ,その技術向上を目的とする医療技術トレーニングシステムの開発が盛んに行われている.このようなシステムでは,臓器の正確かつ対話的な変形が被験者の仮想空間に対する没入間を高める上で非常に重要である.そこで,有限要素法の梁モデルを用いた弾性体変形モデルを提案する.提案モデルは構造力学に基づき,物体の3軸に対するひずみを梁のたわみで解析的に導出することで物体を弾性要素に分割することなく正確で計算負荷の少ない変形を可能にする.本報告では,提案モデルを実装しその有用性を確認した.

Many studies have been done on the image quality of the electronic photograph (EP) printed by toner. The image quality of the EP is dependent on many factors, particularly the fixing temperature and the characteristics of printing paper. The appearance of image is influenced by the change of incident angle of light and the observation angle. However, little work has been done on the goniophotometric characteristics of the EP. In this paper, goniophotometric properties of the EP with three different fusing temperature and three kinds of recording paper is analyzed and evaluated by the measurement using gonio-spectrophotometer.

本報告では,複数の定数領域をもった区分線形出力関数を有するセルラーニューラルネットワークを提案する.元来,セルラーニューラルネットワークは,2つの定数領域を有する区分線形出力関数によって構成され,その画像処理は,2値に限定されていた.それゆえ,本報告で提案する方式は,セルラーニューラルネットワークの可能性を拡大すると考えられる.ここで,安定性の議論及び基本的な回路構成が与えられる.また,ノイズヘの耐性を強化するために,ヒステリシス特性が出力関数に対して考慮される.

ヒステリシスニューラルネットワークは相互結合型人工ニューラルネットワークの一種であり, その並列処理の可能性により大規模問題への応用が期待されている.しかしこれまでの研究では本システムの重要な問題点である発振解に対する効果的な抑制手法が提案されていない.本研究では組合せ最適化問題の強力な解法として有名な"タブー探索"の概念を取り入れた改良型ヒステリシスニューラルネットワークを提案し, 発振解に対する抑制効果を評価した.

ヒステリシスニューラルネットワークは様々な組合せ最適化問題に応用されており、数値解析によりその並列演算性能の有効性が確認されている。本研究ではヒステリシスニューラルネットワークによる組合せ最適化問題計算装置の実装を行なった。ヒステルシスニューラルモジュールを製作するにあたり、新しいシナプスアーキテクチャを提案した。実験結果より、本計算装置の有効性を確認することができた。

It is clear that the characteristic of cellular neural networks(CNNs) is the use of A-templates by which many kind of dynamical iterpolative nonlinear effects can be generated without dependency of image scanning. This paper describes nonlinear quantization methods in a discrete-time cellular neural network(DT-CNN) which generates a high quality lossy or lossless reconstructed image. It is very important that the DT-CNN state variable image which is determined dynamically based on the minimization of the DT-CNN Lyapunov energy function to generate an optimized interpolative predict function is a lossless interpolative DPCM image between the original input and the interpolation predict functions. The small compression ratio for the reconstructed lossless image can be changed by the multi-value quantization and the A-Template. By the DT-CNN non-dependency of image scanning, the lossless image points can be extracted even in an lossy image by checking the existence of local errors.

もともと美しいアナログ元画像(実数画像)からその美しさを最小情報量で表現されるデジタル画像を生成し、それを伝送し、そのデジタル画像から元の美しいアナログ元画像にほぼ等価な画像に完全に再生できるならば、その伝送方式を準可逆伝送方式と呼ぶことにする。本論文では、準可逆伝送方式に利用できる最適量子化制御をニューロン(1ビットAD変換器)の集合、すなわち、セルという単純な回路が局所的に接続されたセルラーニューラルネット(Cellular Neural Network(CNN))で生成すること、そして、その準可逆伝送はCNNを利用して初めてできるものであると期待して、問題点を含めて議論することにする。

ヒステリシスニューラルネットを用いた組合わせ最適化問題の解法を提案する。N-クイーン問題を本報告では組合わせ最適化問題の対象とした。Hofieldらは系に定義したエネルギー関数が単調減少するネットワークを用い、エネルギー関数と最適化問題のコスト関数とを対応させた最適化問題の解法を提案している。しかしながらこのネットワークはエネルギー関数の最小値と最適化問題の最適解とが一致していることが保証されておらず、また極小値の存在により最適解が得られない場合が多い。本論文で提案する系はエネルギー関数が単調減少する条件が保証されていないため、振動解が発生する可能性があるものの、最適化問題の最適解に対応した平衡点が安定平衡点となっている。この安定平衡点はエネルギー関数の最小値に対応しており、極小値は存在しない。このため、従来提案されている方法よりも良好な結果が得られると期待出来る。

This paper describes analysis of synchronization phenomena from a simple hysteresis network which consists of three cells. We focus on the relation between time constants and bifurcations. And we consider about applying into quantizer. After making an experiment of quantizer with simulation, we realize the quantizer and obtain desirable result.

本報告では、区分線形ヒステリシスを含むニューラルタイプ発振器の同期現象を解析する。解析法は、本系に適応できる厳密解を基にした高速計算法を用いた。これまでに本系が呈する周期解等に関して解析を行なってきた。しかしながらこれらの解析結果は全てのセルが同一の時定数を有している場合のみであり、それぞれのセルが異なる時定数を有する場合に関しては行なわれていない。本報告では時定数の異なるセルで構成される系を提案し、その解析を行なう。そして分岐現象に関して理論的解析を行なった。