2023.10.6
Camera-Based Blood Pressure Estimation via Windkessel Model and Waveform Features
Bing-Jhang Wu, Bing-Fei Wu and Chi-Po Hsu
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL.72, 2023
血圧（BP）は，人間の健康と強く相関するバイタルサインである．しかし，何十年もの間、血圧測定にはカフが用いられてきた．カフは利用者に不快感をもたらす．心拍数の検出で大きな成功を収めている遠隔光電式容積脈波（rPPG）を用いて，これらの問題に対処した研究もある．しかし，これらのアプローチはロバストではなく，十分に大規模なデータセットで評価されたものはほとんどない．本論文では，Windkesselモデルと手作業で作成した波形特性を活用して血圧を予測するrPPGベースのルゴリズムを提案する．包括的な評価のため，Chiao
Tung
BP（CTBP）データセットが構築された．すべてのデータにおいて，提案手法はベンチマークアルゴリズムを上回り，収縮期BP（SBP）と拡張期BP（DBP）の平均絶対誤差（MAE）はそれぞれ6.48mmHgと5.06mmHgとなった．
(発表者:日野 湧太)
2023.10.6
2023.10.27
Constructing tongue coating recognition model using deep transfer learning to assist syndrome diagnosis and its potential in noninvasive ethnopharmacological evaluation
Xu Wang, Xinrong Wan, Yanni Lou, Jingwei Liu, Shirui Huo, Xiaohan Pang, Weilu Wang, Chaoyong Wu, Yufeng Chen, Yu Chen, Aiping Chen, Fukun Bi, Weiying Xing, Qingqiong Deng, Liqun Jia and Jianxin Chen
J. Ethnopharmacol. (2021), Article 114905
舌苔は伝統的な中国医学において健康の効果的な兆候として使用されてきました．過去の実証実験では，膩苔と呼ばれる苔質と胃腸症，冠状動脈性心疾患，コロナウイルス疾患（COVID-19）などのさまざまな疾患との関係が示されたか，客観的かつインテリジェントな膩苔と関連疾患の認識方法はまだ不足しています．本研究では，Resnetを用いた膩苔認識の人工知能モデルを開発した．実験の結果では，提案手法は時間効率と精度の両方の点で漢方医師より優れたパフォーマンスを示した．
(発表者:郭 浩通)
2023.10.27
Ivrr-PPG: An Illumination Variation Robust Remote-PPG Algorithm for Monitoring Heart Rate of Drivers
Ming Xu , Guang Zeng , Yongjun Song , Yue Cao , Zeyi Liu , and Xiao He
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL. 72, 2023
自動車の運転時において，心拍数の変動は眠気や注意力散漫な運転と密接に関連しており，心拍数をモニタリングすることは重要である．運転手の心拍数計測において，照明環境の変動は大きな課題となっている．そこで，本研究では，狭帯域のNIRフィルタを用いたモノクロカメラを使用して，照明変動に強いrPPG推定手法Ivrr-PPG）を提案する．実験の結果，照明変動が発生する状況下において先行研究を上回る精度を示した．
(発表者:大久保 匠)
2023.11.10
HT-Net: A Hybrid Transformer Network for Fundus Vessel Segmentation
Xiaolong Hu, Liejun Wang * and Yongming Li
Sensors 2022, 22(18), 6782
U-Netの変形であるセグメンテーションタスクのためのハイブリッドトランスフォーマーネットワーク（HT-Net）を提案する.U-Netベースのセグメンテーションモデルにおける長距離依存性が欠如や微小血管分類への精度が低い課題を解決する.DRIVE、CHASE_DB1、STAREの３つの眼底データセットを用いた比較からHT-Netは他のモデルよりもセグメンテーション精度が高いことが示された.
(発表者:杵渕 雅也)
2023.11.10
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng
European Conference on Computer Vision 2020 (oral)
自由視点における画像生成の最先端の結果を達成する方法を提示する。我々のアルゴリズムは、入力が単一の連続5次元座標（空間位置（x,y,z）と視線方向（θ,φ））であり、出力がその空間位置における体積密度と放射輝度である、完全結合（非分解）ディープネットワークを用いてシーンを表現する。カメラ光線に沿って5次元座標を問い合わせることでビューを合成し、古典的なボリュームレンダリング技術を使用して、出力された色と濃度を画像に投影する。実験の結果、先行研究を主観的、客観的評価ともに大きく上回る精度を示した。
(発表者:山﨑 奎典)
2023.11.17
Exercising With a Six Pack in Virtual Reality: Examining the Proteus Effect of Avatar Body Shape and Sex on Self-Efficacy for Core-Muscle Exercise, Self-Concept of Body Shape, and Actual Physical Activity
Jih-Hsuan Tammy Lin, Dai-Yun Wu, and Ji-Wei Yang
Front. Psychol., 08 October 2021
一人称視点とシックスパックを持つアバターの具現化における運動中のプロテウス効果と、次の日の認識や運動に関連する結果など、持続的な効果も調査する。運動に関して、シックスパックを持つアバターを具現化することで運動中の体の動きが少なくなったが、プロテウス効果による自己概念の変化とそれが運動の自己効力感に及ぼす影響は、女性には支持されたが、男性には支持されなかった。よって、プロテウス効果を部分的に支持する結果が得られた。
(発表者:神取 歩)
2023.11.17
Biomechanical Analysis of Golf Swing Motion Using Hilbert-Huang Transform
Dong, R.; Ikuno, S.
Sensors 2023, 23, 6698
ゴルフスイング時の体の動きについて、ヒルベルト・ファン変換を用いることで生体的力学的解析を行う。ストレイト軌道とスライス軌道の違いを瞬時周波数領域で調査した。特にスライス軌道には顔上げ動作と体開き状態があることを示した。熟練度の異なる被験者から各個人での打ち方の違いも判明した。提案したフレームワークがゴルフスイングスキル向上に役立つ可能性を示した。
(発表者:村井 利成)
2023.11.24
Track To Detect and Segment: An Online Multi-Object Tracker
Jialian Wu, Jiale Cao, Liangchen Song, Yu Wang, Ming Yang, Junsong Yuan
IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021
この論文では、オンラインでの物体追跡と検出を統合した新しいモデル「TraDeS（TRAck to DEtect and Segment）」を紹介しています。従来の多くのオンライン多物体追跡システムは、追跡の入力なしにニューラルネットワークで独立して物体検出を行っていましたが、TraDeSは追跡の手がかりを利用して、物体検出とセグメンテーションをエンドツーエンドで構成します。TraDeSはコストボリュームによって物体追跡のオフセットを推測し、過去の物体特徴を伝播させることで現在の物体検出とセグメンテーションを改善します。TraDeSの有効性と優越性は、MOT（2D追跡）、nuScenes（3D追跡）、MOTS、Youtube-VIS（インスタンスセグメンテーション追跡）の4つのデータセットで示されています。プロジェクトのページはこちら：https://jialianwu.com/projects/TraDeS.html。
(発表者:外山 幸太)
2023.11.24
nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation
Fabian Isensee, Paul F. Jaeger, Simon A. A. Kohl, Jens Petersen and Klaus H. Maier-Hein
Nature Methods, 18, pages203–211 (2021)
バイオメディカルイメージングは医療の中核をなす要素であり，セマンティックセグメンテーションアルゴリズムは多くのアプリケーションで画像解析と定量化を可能にするが，データセットの特性やハードウェアの条件に大きく依存する．本論文では，新しいタスクに対して、前処理、ネットワークアーキテクチャ、トレーニング、後処理を含め、それ自体を自動的に構成するnnU-Netを提案する．23の公開データセットを用いて評価した結果，提案手法が既存のほとんどのアプローチを凌駕することが示された．
(発表者:川嵜 彩恵)
2023.12.1
GAF-NAU: Gramian Angular Field encoded Neighborhood Attention U-Net for Pixel-Wise Hyperspectral Image Classification
Sidike Paheding, Abel A. Reyes, Anush Kasaragod, Thomas Oommen
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2022, pp. 409-417
ハイパースペクトル画像（HSI）の分類は，HSI に含まれる豊富なスペクトル情報が対象の識別に有用であるため，活発な研究分野である．しかし対象物とそれに対応するスペクトルの間に非線形性があるため，HSI分類にはクラス間の類似性とクラス内の変動性の問題がある．この問題に対処するために，我々は新しいディープラーニングアーキテクチャであるGramian Angular Field encoded Neighborhood Attention U- Net (GAF- NAU)を提案する．本手法ではHSIの1次元画素ベクトルを,Gramian Angular Field（GAF）を用いて2次元角度特徴空間に変換し,それを新たな近傍アテンションネットワークに埋め込むことで特徴に重点を置きながら，無関係な角度特徴を抑制する．一般に公開されている3つのHSIデータセットを用いた評価結果から，提案モデルが他のモデルよりも優れていることが実証された．
(発表者:今井 良祐)
2023.12.1
Automated nailfold capillary density measurement method based on improved YOLOv5
Hao Yin, Zhiwei Wu, An Huang, Jiaxiong Luo, Junzhao Liang, Jianan Lin, Qianyao Ye, Mugui Xie, Cong Ye, Xiaosong Li, Yanxiong Wu
Microvascular Research, Volume 150, 2023, 104593
爪根元の血管密度は健康状態を分析するために重要な指標である．しかし，血管画像は主観的評価をされている．そこで本研究では、改良されたYOLOv5を使用して血管密度の自動測定法を提案する．毛細血管の数を90°法でフィルタリングした．提案手法の平均精度は85.2 %に達し，既存手法やR-CNNを上回った．異なる血管画像に対して専門家が算出した血管数を正解値とした際の提案手法の計算結果は手動で計算された結果と一致しオリジナルのYOLOv5，YOLOv6よりも優れていた．
(発表者:石黒 理雄)