| 太田 裕紀 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 和田 隆広, 内山 英昭, Perusquia Hernandez Monica, 平尾 悠太朗 |
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title: Hap'n'Roll: A Scroll-inspired Device for Delivering Diverse Haptic Feedback with a Single Actuator
abstract: Hap'n'Roll is a wearable device that leverages the concept of a scroll to present, with a single motor, tactile sensations of various sizes, shapes, and textures. Hap'n'Roll is composed of two axes, a sheet, and one motor. By changing the number of sheet wraps, the thickness within the user's hand can be adjusted. Additionally, using holes on the sheet to secure the fingertips, it can present a wide range of sizes and shapes. Unlike typical existing handheld shape-changing devices, Hap'n'Roll is not limited to cylindrical forms. Furthermore, by moving different materials attached on the sheet to the fingertips, it can also express different textures. A user study showed that Hap'n'Roll can convey at least three sizes and four types of shapes, with a shape and size reproduction accuracy of approx. 78\%. Moreover, several applications were developed to showcase the effectiveness of Hap'n'Roll's mechanism for various haptic feedback. language of the presentation: Japanese 発表題目: Hap'n'Roll: 単一モータで動作する巻物型触覚提示装置 発表概要: Hap'n'Rollは，単一のモーターを用いて，様々な大きさ，形状，およびテクスチャの触覚感覚を提示する，巻物に着想を得たウェアラブルデバイスである．Hap'n'Rollは，二つの軸，一枚のシート，および一つのモータで構成されている．シートの巻き数を変更することで，ユーザが触れる軸の太さを調整することが可能である．さらに，シート上の穴を用いて指先の動きを拘束することで，広範な大きさと形状を表現できる．従来のハンドヘルド型形状提示装置とは異なり，Hap'n'Rollは円筒形以外の形状も提示可能である．また，シートに取り付けられた異なる素材を指先に移動させることで，異なるテクスチャも表現可能である．ユーザ調査により，Hap'n'Rollは少なくとも三つの大きさと四つの形状を，約78%の再現精度で伝達できることが示された．さらに，Hap'n'Rollの機構の多様な触覚フィードバックに対する有効性を示すために，いくつかのアプリケーションを開発した． | |||
| GAO PEI | D, 中間発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, 松本 健一, 黄 銘（客員准教授）, MD.Altaf-Ul-Amin, 小野 直亮 |
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title: *** Development of Electronic Health Record (EHR)-Based Medication Recommendation Framework for Antibiotic Treatment *** abstract: *** Clinicians prescribe antibiotics by looking at the patient's health record with an experienced eye. However, the therapy might be rendered futile if the patient has drug resistance. Determining drug resistance requires time-consuming laboratory-level testing while applying clinicians' heuristics in an automated way is difficult due to the categorical or binary medical events that constitute health records. In this paper, we propose a novel framework for rapid clinical intervention by viewing health records as graphs whose nodes are mapped from medical events and edges as correspondence between events in given a time window. A novel graph-based model is then proposed to extract informative features and yield automated drug resistance analysis from those high-dimensional and scarce graphs. The proposed method integrates multi-task learning into a common feature extracting graph encoder for simultaneous analyses of multiple drugs as well as stabilizing learning. On a massive dataset comprising over 110,000 patients with urinary tract infections, we verify the proposed method is capable of attaining superior performance on the drug resistance prediction problem. Furthermore, automated drug recommendations resemblant to laboratory-level testing can also be made based on the model resistance analysis. *** language of the presentation: *** English *** | |||
| ☆篠原 陸玖 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 和田 隆広, 内山 英昭, Perusquia Hernandez Monica, 平尾 悠太朗 |
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language of the presentation: Japanese 発表題目: ユーザ適応可能なアバタの姿勢操作方法の提案 発表概要: ユーザの手を用いたアバタ姿勢の操作方法を獲得するシステムの提案を行う。手と身体性の異なるアバタを操作するには手とアバタの関節間のマッピングが必要となる。従来手法ではバイオメカニクスの観点から設計された数式に基づいた最適化により、このマッピングが行われている。しかし、この手法ではユーザごとに最適な操作方法を獲得することが難しい。そこで、データに基づいた機械学習により、ユーザ適応したアバター操作の獲得方法を検討する。 *** | |||