超広帯域レーダ技術を利用した遠隔歩行分析 研究背景 歩行分析、すなわち人間の歩行運動の協調生体力学的パターンの研究は、生体力学研究の重要な内容であるだけでなく、豊富な健康状態情報を提供します。特に近年、家庭内での歩行分析ソリューションの新たな開発が注目されています。これにより、個人が快適な家庭環境で包括的な歩行評価を受けることができます。この進展は自身の歩行パフォーマンスを最適化したい健康な人々だけでなく、慢性的な筋骨格疾患（関節炎や背中の痛み）や取得性脳損傷（脳卒中や外傷性脳損傷）、および神経変性疾患（パーキンソン病やアルツハイマー病）を持つ患者にも恩恵をもたらします。 既存の歩行分析技術は主にウェアラブル型（直接型）と非ウェアラブル型（遠隔型）の二つに分けられます。ウェアラブルシステムは...
機械感受性イオンチャネルPiezo1およびPiezo2が齧歯類における経頭蓋集束超音波による脳運動皮質刺激への反応を調節する 学術背景 経頭蓋集束超音波（Transcranial Focused Ultrasound，TFUS）神経調節は、非侵襲性で深部脳刺激技術の一つであり、その高精度と安全性から神経回路研究や脳疾患治療において大きな可能性を示しています。しかし、経頭蓋集束超音波の具体的な作用メカニズムはまだ完全には解明されていません。既存の研究では、超音波の機械的効果、特に音響放射力（Acoustic Radiation Force，ARF）が機械感受性イオンチャネルに働きかけることで、ニューロンの活動に影響を与える可能性が示唆されています。そのため、これらのイオンチャネルがTFUS神経...
パーキンソン病患者の歩行停止量化モデルの研究 背景紹介 パーキンソン病 (Parkinson’s Disease, PD) は、複雑な運動障害を伴う一般的な神経変性疾患です。パーキンソン病患者の後期段階では、「歩行停止」(Freezing of Gait, FOG) 現象が特に顕著で、これは患者が歩行中に突然始動できなくなったり、歩行を続けられなくなる短時間の現象を指します。この現象は転倒リスクを増加させるだけでなく、患者の行動能力を著しく低下させ、その生活の質に重大な影響を与えます。したがって、FOGの重症度を正確に量化することは、臨床医がこの症状を管理し、その影響を軽減するために極めて重要です。 現在臨床でよく使用されている新型歩行停止問診票（new Freezing of Gait Q...
跨主体脑机接口：基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意解読は私たちの日常生活において極めて重要な役割を果たしており、それを脳波（EEG）に基づいて実現することが広く注目されています。しかし、EEG信号の個体間の顕著な差異により、各個人ごとに汎用モデルを訓練するのは実際には困難です。したがって、本論文では、この課題を解決するためのエンドツーエンドのブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）フレームワークを提案します。特に、時間と空間の1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）およびドメイン・アドバーサリアル・トレーニング（Domain-Adversarial Training）戦略を利用します。 従来の注意解読方法は、通常、線形判別分析（LDA）やサポ...
背景と研究動機 パーキンソン病（Parkinson’s Disease, PD）は神経変性疾患であり、主に患者の運動能力に影響を与え、震え、運動の遅れ、四肢の硬直、歩行バランスの問題を引き起こす。この運動障害は患者の独立した生活能力と生活の質に重大な影響を与える。統計によると、2030年までに、アメリカだけで約120万人がパーキンソン病にかかると予想され、世界的には患者数が1000万人を超える。したがって、患者の運動障害を正確に評価し診断する方法を見つけることは急務となっている。 現存するPDの重症度評価方法は主に臨床医の主観的な観察と経験に依存しており、患者が実験室や診療所で特定の動作を行うことによって評価される。この方法は人為的な主観的要因の影響を受けるばかりでなく、制御された環境での観...
学術報告：分数スパイキングニューロン回路に基づく生体模倣視覚検出モデルの研究 スマート自動運転や無人飛行機の分野で、迅速かつ効果的に衝突を予測し回避行動をトリガーすることは非常に重要な応用価値を持っています。イナゴの巨大運動探知ニューロン（LGMDs）は衝突が発生する前に効果的に衝突を予測し、回避行動をトリガーします。この能力により、LGMDは衝突回避人工視覚システムの設計に理想的なモデルとなります。従来のCMOSカメラとは異なり、イベントカメラ（DVS）は生物の視覚システムの光受容体を模倣し、LGMDシステムの分野を低レベルでシミュレートし、高時間分解能、高動的範囲、および最小の動きぼけなどの利点を提供します。 背景と意義 今回の研究は、厦門大学のYabin Deng、Haojie Rua...
CLASH：補完学習とニューラルアーキテクチャ検索に基づく歩容認識フレームワーク 研究背景 歩容認識は、個人の歩行パターンを通じて身元を識別するバイオメトリクス技術である。この技術は、遠距離から個人の協力を必要とせずに行うことができるため、セキュリティチェック、ビデオ検索、身元識別などの分野で広く応用されている。しかし、人影の輪郭に基づく識別方法にはいくつかの問題がある。二値化されたスパースな境界表現は豊富な時空間情報を欠いており、輪郭の大部分のピクセルが歩容パターンに対して敏感ではない。このため、識別のロバスト性を維持しつつ、歩容パターンに対する感度を高めるために、本文ではニューラルアーキテクチャ検索に基づく補完学習（Complementary Learning with Neural A...
大脳皮質発話表現に基づくバイリンガル音声神経義肢 背景 神経義肢の発展の過程では、脳活動から言語をデコードする研究が単一言語のデコードに集中してきました。そのため、バイリンガルによる言語生成が異なる言語の独自または共有された皮質活動にどの程度依存するかはまだ不明です。本研究は、電皮質図（electrocorticography, ECoG）と深層学習および統計的自然言語モデルを組み合わせ、西スペイン語-英語バイリンガル患者の発話運動皮質活動を記録およびデコードし、二つの言語の文に変換します。この研究は、目標言語を手動で指定することなく発話デコードを実現するという実際の応用問題を解決することを目指しています。 言語失声症 (anarthria)、すなわち明瞭な発話能力の喪失は、脳卒中や筋萎縮性...
StrokeClassifier：人工知能ツールは電子健康記録に基づいて虚血性脳卒中を病因別に分類 プロジェクト背景および研究動機 脳卒中（特に急性虚血性脳卒中、AIS）の病因識別は二次予防において極めて重要ですが、その診断は非常に困難です。アメリカでは毎年約67.6万件の新たな虚血性脳卒中のケースが報告され、そのうち4分の1の患者は過去に脳卒中の経験があります。この病状は再発率が高く、時には死亡やさらなる障害を引き起こすこともあります。虚血性脳卒中の病因は、大動脈粥状硬化、心源性塞栓症、小血管病、その他の稀な原因など多岐にわたります。しかし、アメリカでは約20-30%の虚血性脳卒中患者が評価を受けてもなお病因が確定せず、隠源性脳卒中として分類されます。この部分の患者は再発脳卒中のリスクが特...
自己監督学習による手首加速度計データが明かす睡眠と死亡率の新たな関連性 現代社会において、睡眠は生命活動に欠かせない基本的な行為であり、その重要性は言うまでもありません。睡眠/覚醒状態や異なる睡眠段階を正確に測定および分類することは、睡眠障害の診断や消費者向けデバイスが提供する運動および心理的健康データの解釈において非常に重要です。しかし、現在のポリソムノグラフィー（Polysomnography, PSG）以外の睡眠分類技術は主にヒューリスティックな方法に依存しており、これらの方法は比較的小規模なサンプル集団で開発されるため、ある程度の限界があります。従って、本研究の目標は手首に装着する加速度計を用いて睡眠段階分類の正確性を確認し、睡眠時間と効率が死亡率とどのように関連しているかを調査する...