| 石塚 裕之 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 松原 崇充, 内山 英昭, 磯山 直也, PERUSQUIA HERNANDEZ MONICA |
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title:Subjective Difficulty Estimation of Educational Comics Using Face Features
abstract:In recent years, the digitalization of education has accelerated under the influence of COVID-19, and there are high expectations for adaptive learning systems. One of the challenges for adaptive learning systems, however, is to accurately estimate the status of individual learners. Educational cartoons are effective teaching materials that can be used to teach a wide range of subjects and interest people of all ages and genders, but they are one learning style in which it is difficult to detect the learner's state using a log data approach. Therefore, this study focuses on faces among biometric data and aims to identify significant facial features for estimating the subjective difficulty level of learning using educational cartoons. language of the presentation:Japanese 発表題目: 顔特徴量を用いた教育マンガの主観的な難易度推定 発表概要: 近年COVIDー19の影響を受け、教育のデジタル化が加速しており適応学習システム（adaptive learning ）の活躍に期待が高まっている。 しかし適応学習システムの課題の一つとして学習者個人の状態を正確に推定することが挙げられる。 また教育漫画は効果的な教材として幅広い分野を学べ、老若男女問わず興味を持たせることができる教材であるが、 ログデータを用いたアプローチでは学習者の状態を検出することがむずかしい学習スタイルの一つである。 そこで本研究では生体情報の中でも顔に注目し、教育漫画を用いた学習の主観的な難易度を推定するために有意な顔特徴量を明らかにすることを目的とする。 | |||
| 近藤 千紗 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 太田 淳, 内山 英昭, 磯山 直也, PERUSQUIA HERNANDEZ MONICA |
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title: Research on improving usability for retinal prosthesis users
abstract: In Japan, over 120,000 people are classified with class 1 visual impairment. Artificial retinas are artificial organs that reconstruct lost vision through pseudo-phosphenes produced by electrical simulation of the visual conduction pathway. Current artificial retinas are limited by the number of electrodes that can be implanted and because they create phosphenes by acting on the optic nerve, each individual may have differences in their vision. Hence, it is challenging to fully understand one’s surroundings using only phosphenes. The visually impaired also feel inconvenienced when searching for objects or identifying letters in their daily lives. This study aims to investigates a solution to assist artificial retina users in navigation and identifying objects. language of the presentation: Japanese 発表題目: 人工網膜利用者のための使用感向上に関する研究 発表概要: 日本国内に、第１級視覚障害者は約12万人以上存在する。人工網膜は視覚系における人工臓器の１つであり、視覚伝導路への電気刺激で生じる疑似的な光覚(phosphene)を利用して失われた視覚を再建する。現在の人工網膜は、埋蔵できる電極の数に限りがあり、視神経に作用してフォスフェンを作成するため見え方に個人差がある。そのため、フォスフェンのみで周囲の状況を完全に理解することは難しい。また、視覚障害者は日常生活で物探しや文字の識別などを行う際に、不自由を感じている。そこで本研究では、人工網膜利用者が特に物探しをする際の支援を行うシステムの構築を行う。 | |||
| 仲田 深紅 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 安本 慶一, 内山 英昭, 磯山 直也, PERUSQUIA HERNANDEZ MONICA |
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title: *** Research on information presentation for sound source localization for the hearing impaired ***
abstract: *** More than 5% of the world's population has a hearing impairment. Among them, those with a hearing loss in one ear are particularly difficult to understand because they can hear in the other ear. It is also said that sound source localization is difficult for those with a hearing loss in one ear. Currently, there are solutions such as crossed hearing aids and surgery, but they are expensive and require restrictions on daily life, making them extremely difficult. Therefore, this study aims to construct a system that is easy to use and enables sound source localization. *** language of the presentation: *** Japanese *** 発表題目: *** 難聴者に対する音源定位のための情報提示に関する研究 *** 発表概要: *** 世界で聴覚障害を持つ人は全人口の約5％以上存在する。その中でも特に片耳難聴はもう片方の耳は聞こえているため理解され難い。また片耳難聴は音源定位が難しいと言われている。現在はクロス補聴器や手術などでの解決法は存在するが、高価であることや日常生活の制限が必要となり、非常に困難である。そこで、本研究では手軽に利用でき、音源定位が可能となるシステムの構築を目指す。 *** | |||
| ROJPAISARNKIT RUKSIT | M, 1回目発表 | ソフトウェア工学 | 松本 健一, 安本 慶一, 石尾 隆, KULA RAULA GAIKOVINA, 嶋利 一真 |
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title: Understand the Lags in Vulnerability Fixes Across Cross-Ecosystem Libraries
abstract: abstract: Nowadays, third-party libraries play a significant role in software development by providing numerous advantages to the developer and their application. As a result, a third-party library is present in the majority of apps in the real world. However, the lags of vulnerability fix still a common issue in utilizing the third-party library. It not only affects the library itself but broadly affects the entire software ecosystem. How about a cross-ecosystem library? Cross-ecosystem library is a third-party library that supports multiple software ecosystems, i.e., npm, PyPI. Therefore, not only the vulnerability fixes in one ecosystem, the maintainer has to fix the vulnerability in all ecosystems that the library support. This study aims to examine what is the lag difference, i.e., time, in vulnerability fix release between cross-ecosystem and what is the difference, i.e., change of code, comment, in the release of cross-ecosystem in order to provide suggestions for the developer and maintainer. language of the presentation: English | |||
| 道浦 菜々子 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, 清川 清, 諏訪 博彦, 松田 裕貴 |
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title: Proposal of a system for changing eating behavior using AR and nudges to control hyperglycemia
abstract: As diabetes cannot be cured once it has developed, it is important to prevent it in the unaffected stage. For prevention, rapid increases in blood glucose levels and prolonged postprandial hyperglycemia should be controlled. However, current support systems use discrete blood glucose data for predicting blood glucose levels and do not provide support such as recommending food intake. In this study, with the aim of continuous self-management at mealtimes, a new system that predicts in advance the rise in blood glucose levels from the meals to be consumed and promotes changes in diet to avoid hyperglycemic states using nudges is constructed. As a nudge for dietary behavior change, a method is designed to provide feedback on foods that should be reduced in the food served. We use AR for the display of foods, which is intuitive for everyone. We build a smartphone-based system for easy use and participation by users. language of the presentation: Japanese 発表題目: ARとナッジを用いた高血糖抑制のための食事行動変容システムの提案 発表概要: 糖尿病は一度発症すると完治しないため，未病の段階で予防することが重要である．予防のためには、血糖値の急激な上昇や長時間に及ぶ食後高血糖を抑える必要がある．しかし，現在の支援システムでは，血糖値予測に離散的な血糖値データを用いている点や，食事摂取量の推薦といった支援が行われていないという課題がある．本研究では，食事場面における継続的な自己管理を目的として，摂取予定の食事から血糖値の上昇を事前に予測し，ナッジを用いた高血糖状態を避ける食事行動変容を促す新たなシステムを構築する．食事行動変容のナッジとして，配膳されている食事に対して摂取量を減らすべき食品をフィードバックする手法を設計する．減らすべき食品の提示は，誰に対しても直感的に把握できる AR を用いることを基本方針とし，モバイルデバイスの利用を軸としてシステムを構築することで，ユーザ の手軽な利用・参加を実現する. | |||
| 後藤 逸兵 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, 藤川 和利, 諏訪 博彦, 松田 裕貴 |
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title: Research on wildlife identification using user-participatory sensing and traces
abstract:The amount of damage caused by wild birds and animals is on the increase. In order to take countermeasures against animal damage, it is important to understand the habitat area. Although it is desirable to directly observe wild animals with cameras, it is impossible to cover the entire habitat area with cameras. Therefore, this study proposes a system for efficient and asynchronous wildlife identification using user-participatory sensing and traces. The proposed system consists of three main parts: user-participatory sensing, image evaluation, and classification. In the user-participatory sensing part, the user senses feces. In the image evaluation part, poor quality data obtained from user-participatory sensing is filtered out to enable more accurate sensing. Finally, the classification section identifies the animal species from the fecal images. The above aims to support efficient animal damage control. language of the presentation: Japanese 発表題目: ユーザ参加型センシングと痕跡を使用した野生動物の同定に関する研究 発表概要: 野生鳥獣による獣害被害量は増加傾向にある。獣害の対策を行うには、生息域の把握が重要となる。 直接カメラで野生動物を観測することが望ましいが、生息域全域をカメラでカバーすることは不可能である。 そこで本研究では、ユーザ参加型センシングと痕跡を活用し、効率的で非同期的な野生動物の同定を行うシステムの提案を行う。 提案システムは、ユーザ参加型センシング、画像の評価、分類の主に３つから構成されている。 ユーザ参加型センシング部ではユーザはフンのセンシングを行う。 画像の評価部ではユーザ参加型センシングで得られた質の悪いデータをフィルタリングすることで、より正確なセンシングを可能としている。 最後に分類部では、フンの画像から動物種の同定を行なっている。 以上より、効率的な獣害対策の支援を目指す。 | |||
| 清水 聖司 | M, 1回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治, 渡辺 太郎, 若宮 翔子, 矢田 竣太郎, LIEW KONG MENG |
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title: Medical text generation using Variational Auto-Encoder abstract: Sharable copra is crucial for developing new methods in natural language processing (NLP). Meanwhile, in medical NLP, creating sharable corpora has some difficulties, including protecting patients' privacy. To tackle this problem, attempts have been made to create synthetic corpora using language generation models. Although the synthetic corpus combined with an original corpus is proven effective for downstream tasks, it lacks the desirable quality compared with the original corpus. This study aims to improve the quality of synthetic corpus by using variational auto-encoder-based text generation for more controllability in the synthetic corpus generation. language of the presentation: 日本語 | |||
| 中田 悠斗 | M, 1回目発表 | ヒューマンロボティクス | 和田 隆広, 池田 和司, 織田 泰彰, 劉 海龍 |
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title: Evaluation of situation awareness of hazards for drivers with visual field constriction during the takeover of automated driving
abstract: In autonomous driving level 3 of autonomous cars, driving by the system is possible only in areas with specific driving environment conditions, such as highways. With the introduction of such partially automated driving, the driver must make the transition from a state of freedom during automated driving to manual driving in a short time, which is not easy. In addition, there is concern that the number of drivers with visual field constriction, such as glaucoma and other visual field defects, will increase due to the increase in the number of elderly drivers in recent years. For such drivers, the task of properly recognizing hazards during the takeover of automated driving becomes even more difficult. In this study, I monitored driver behavior for situation awareness of hazards in the surrounding environment during the takeover of automated driving for drivers with visual field constriction, and clarified their characteristics and differences from drivers with no visual field constriction. language of the presentation: Japanese 発表題目: 自動運転引継ぎ時における視野狭窄ドライバのハザードに対する状況認識の評価 発表概要: 自動運転車の自動運転レベル３では，高速道路等の特定の走行環境条件を満たす領域でのみシステムによる運転が可能となっている．このような部分的な自動運転の導入により，ドライバは運転から解放された状態から手動による運転へ短時間で移行しなければならないが，これは容易ではない．また，近年の高齢者ドライバ増加により緑内障をはじめとした視野欠損を患っている視野狭窄ドライバの増加が懸念されている．そのようなドライバにとって自動運転引継ぎ時おけるハザードに対する適切な状況認識はさらに困難なタスクとなる．本研究では，視野狭窄ドライバを対象とした自動運転引継ぎ時における周辺環境のハザードに対する状況認識のためのドライバ行動をモニタリングし，その特徴および非視野狭窄者との相違点を明らかにする． | |||
| 龍宮寺 嵩士 | M, 1回目発表 | 光メディアインタフェース | 向川 康博, 加藤 博一, 舩冨 卓哉, 藤村 友貴, 北野 和哉 |
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| 中谷 亮太 | M, 1回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸, 金谷 重彦, 大竹 義人, SOUFI MAZEN |
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title: Dynamic modeling of head musculoskeletal and dentition for analysis of mastication and swallowing behavior of individual subjects
abstract: Dental CAD/CAM systems have contributed to dental examination and treatment, and are essential for smooth treatment. However, the articulator used in bite adjustment requires the physical creation of a model of each individual patient, and it is necessary to confirm the jaw movement by operating each movement. In order to be able to simulate such a mechanism as this articulator in a virtual space, it is necessary to precisely reproduce the movements of each individual patient. Therefore, the objective of this research is to automate dynamic modeling by integrating CT and scanner data of the same patient. Once this is accomplished, it will be possible to precisely reproduce the mastication and swallowing movements of individual patients and to simulate bite adjustment in virtual space without the use of an articulator. language of the presentation: Japanese 発表題目: 被験者個別の咀嚼・嚥下動作解析を目的とした頭部筋骨格・歯列の動態モデリング 発表概要: 歯科用CAD/CAMシステムは歯科の検査や治療に貢献されており、円滑な治療を行うにあたって必要不可欠なものとなっている。 しかし、噛み合わせの調整で利用される咬合器は、各患者個別の模型を物理的に作成する必要があり、動きを一つ一つ動作させて顎運動を確認する必要がある。 この咬合器のような仕組みをバーチャル空間でシミュレーションできるようにするには、患者個別の動きを精密に再現する必要がある。 そこで、本研究では、同一患者のCTデータとスキャナーデータを統合した動態モデリングの自動化することを目的とし、研究を行う。 これが達成されることにより、患者個別の咀嚼や嚥下動作の精密な再現が可能となり、噛み合わせの調整を咬合器を利用せずとも、バーチャル空間でシミュレーション可能になると考えられる。 | |||
| 坂本 龍士郎 | M, 1回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸, 金谷 重彦, 大竹 義人, SOUFI MAZEN |
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title: Prediction of whole-body standing musculoskeletal shape from partial musculoskeleton using a large CT database as prior knowledge
abstract: Prediction of individual patient's whole body musculoskeletal shape is expected in the field of rehabilitation. In this study, we will create a deep learning model that predicts the whole body musculoskeleton using the partial musculoskeleton as an input. Using this whole-body musculoskeleton, we would like to perform biomechanics simulation and apply it to the field of rehabilitation. language of the presentation: Japanese 発表題目 大規模CTデータベースを事前知識として用いた部分筋骨格から全身立位筋骨格形状 逋コ陦ィ讎りヲ 患者個別の全身筋骨格形状の予測は、リハビリの分野で期待されている。本研究では、部分筋骨格を入力とし、全身筋骨格を予測する深層学習モデルを作成する。この全身筋骨格をもちいて、バイオメカニクスシミュレーションを行いリハビリ分野へ応用したい | |||
| 楠田 晃大 | M, 1回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸, 向川 康博, 大竹 義人, SOUFI MAZEN |
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title:Investigation of multi-modal information fusion approach of histopathological images and ultrasound
image-based measurement for automated diagnosis of cardiomyopathy
abstract:The aim of this research is to develop an automated approach for the diagnosis of cardiomyopathy diseases, i.e., dilated cardiomyopathy (DCM) and hypertrophic cardiomyopathy (HCM) based on histopathological images. We have found that using convolutional neural network (CNN) classifiers, e.g. Resnet, based on only histopathological images led to limited classification performance, mainly affected by the small number of training data. In this study, a multi-modal information fusion approach, in which feature vectors derived from CNN (Resnet) trained on histopathological images were fused with 4 features measured from echocardiography images (interventricular septum (IVS), left ventricular ejection fraction (LVEF), posterior wall of the left ventricle (PW) and left ventricular diastolic dimension (LVDd)), was investigated. In a 15-fold cross-validation experiment on a dataset of 75 cases, the classification accuracy was improved from 70.7% (image-only features (Resnet)) and 78.8% (echocardiography-only features) to 83.7±1.9% when fusing the two types of features. language of the presentation:Japanese 発表題目:心筋症の自動診断に向けた病理画像と超音波計測の情報融合の試み 発表概要: 本研究は，病理画像組織に基づいた心筋症疾患（拡張型心筋症（DCM）及び肥大型心筋症（HCM））の自動診断を目的とする． これまで，病理画像のみに基づいたResnetなどの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の分類器は，学習データの少なさに影響されて，分類精度に限界があることを確認した． 本研究では，病理組織画像を学習したモデルから出力される特徴量ベクトルと超音波画像から計測した4つの特徴量（心室中隔厚(IVS), 左室後壁厚(PW), 拡張末期左室径(LVDd),左室駆出分画率(LVEF)）を融合したモデルを用いた心筋症の自動診断を試みた． 75 例の病理画像と超音波画像特徴量を用いて，15-foldの交差検証の実験では，分類精度が病理画像のみ(Resnet)の場合70.7%超音波特徴量のみ(SVM)の場合78.7%からであったのに対し，二つを融合すると83.7±1.9%に向上した． | |||