| CHEN YUETING | M, 1回目発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一 | Sakriani Sakti | 澤邊 太志 | Isidro Butaslac | 藤本 雄一郎 | |
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title: Exploring the Influence of Personality Traits on Perspective-Taking and Presence in Virtual Environments
abstract: Virtual agents are increasingly used in VR psychotherapy, counseling, communication training, and immersive assistants, where increasing user receptiveness on agents’ advice and creating a strong sense of presence are essential. Previous work shows correlations among presence and perspective-taking (PT), little is about process of why PT increases in VR. This study explores whether users’ Big Five traits—and personality similarity between users and virtual agents—can enhance PT, and whether enhanced PT leads to stronger immersive presence. Personality-driven agents are implemented using a controlled LLM framework that applies trait-to-style mapping, constrained action spaces, and self-evaluation checks to stabilize personality expression. The goal is to provide causal evidence on how personality and PT shape immersion, offering design implications for more adaptive, trustworthy, and user-aligned virtual agents in future VR applications. language of the presentation: English | ||||||||
| WENG JUNMING | M, 1回目発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一 | 清川 清 | 澤邊 太志 | Isidro Butaslac | ||
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title: Exploring the Design and Impact of Gaze Sharing in Collaborative Interaction abstract: Sharing gaze information has become a promising method for supporting mutual understanding, reducing ambiguity, and improving task efficiency. This study aims to examine different ways to represent and utilize gaze information, including how such cues influence users’ behaviors, attention, and interaction strategies. This talk will focus on general design considerations, potential benefits, and limitations of gaze sharing across a variety of collaborative scenarios. By conducting small-scale prototypes and preliminary user studies, the research intends to clarify which types of tasks or contexts may benefit most from gaze sharing and to identify design principles that can guide future systems. The goal is to establish a foundational understanding that can later support more specialized or application-specific studies. language of the presentation: English | ||||||||
| 森 駿 | M, 1回目発表 | サイバーレジリエンス構成学 | 門林 雄基 | 笠原 正治 | 妙中 雄三 | |||
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Title: A Study on Routing Control for LEO Satellite Networks Abstract: Expectations for Low Earth Orbit (LEO) satellite constellations are rising as a core component of Non-Terrestrial Networks (NTN) in the 6th generation mobile communication system (6G). With recent advances in inter-satellite communication and on-board packet processing technologies, mesh networks in space are beginning to be put into practical use. However, for LEO networks to connect to external networks such as the Internet, they must go through ground gateway stations (GWs). In the event of a large-scale disaster, if a group of GWs installed in a specific region simultaneously malfunctions due to physical destruction or power outages, there is a risk that communication services will be cut off because the path to downlink data to the ground is lost, even if the satellites in orbit are sound. Existing routing methods for LEO are mainly premised on predictable topology changes, and sufficient consideration has not been given to resilience against such sudden and large-scale ground station failures. In this study, to ensure communication continuity even during disasters, we examine a routing method that rapidly detects ground station failures and autonomously detours traffic to normal remote GWs outside the affected area. Language of the presentation: Japanese 発表題目: 低軌道衛星ネットワークの経路制御に関する研究 発表概要: 第6世代移動通信システム（6G）における非地上系ネットワーク（NTN）の核として、低軌道（LEO）衛星への期待が高まっている。近年は衛星間通信や衛星内でのパケット処理技術が進展し、宇宙空間におけるメッシュネットワークが実用化され始めている。しかし、LEOネットワークがインターネット等の外部網へ接続するためには、地上のゲートウェイ局（GW）を経由する必要がある。大規模災害発生時に、特定地域に設置されたGW群が物理破壊や停電により同時に機能不全に陥った場合、上空の衛星自体が健全であっても、データを地上へ降ろす経路が失われ通信サービスが断絶するリスクがある。既存のLEO向け経路制御手法は、主に予測可能なトポロジ変動を前提としており、このような突発的かつ大規模な地上拠点故障に対するレジリエンス（回復力）は十分に考慮されていない。本研究では、災害時においても通信継続性を確保するため、地上局故障を迅速に検知し、被災域外の正常な遠隔GWへ自律的にトラフィックを迂回させるルーティング手法の検討を行う。 | ||||||||
| 中村 勇斗 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清 | 向川 康博 | 内山 英昭 | Perusquia Hernandez Monica | 平尾 悠太朗 | |
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title: A Proposal for a Novel Hand Tracking Method for HMDs
abstract: This study focuses on the issue where, when operating an HMD (head-mounted display) via hand tracking, the system mistakenly recognizes another person's hand as the user's. As a solution, we propose a novel method for user identification based on heart rate and evaluate its reproducibility. language of the presentation: Japanese 発表題目: HMDのハンドトラッキングの新たな手法に関する提案 発表概要: 本研究では,ハンドトラッキングでのHMD(ヘッドマウントディスプレイ)の操作の際に他の人の手が映るとその手をユーザとして認識してしまう課題に着目した.その解決策として心拍をもとにユーザの特定をする新たな手法を提案し再現性を評価する. | ||||||||
| CUI ENCHENG | M, 1回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治 | Sakriani Sakti | 若宮 翔子 | PENG SHAOWEN | 久田 祥平 | |
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title: Single-Agent Generation Surpasses Multi-Agent Systems in Semantic Diversity
abstract: Diversity is a long-standing design objective in natural language generation, known to enhance coverage, robustness, and reasoning quality. Recent multi-agent frameworks extend this idea by encouraging heterogeneous agents to debate, verify, or aggregate responses, under the intuition that collective reasoning should amplify generative diversity. In this work, we present a systematic empirical study comparing diversity in multi-agent systems (MAS) and single-agent configurations. Using semantic embedding–based metrics such as the Vendi Score, we evaluate generative diversity across multiple open-ended reasoning and summarization tasks. Contrary to common expectation, results show that single-agent generation consistently exhibits higher semantic diversity than multi-agent discussions, with the gap widening as the number of agents increases (up to $-21.5\%$ in overall diversity). Our findings suggest that the superior performance of multi-agent systems may not stem from increased diversity, and offer new insights for future diversity-oriented design in collective reasoning frameworks. language of the presentation: English | ||||||||
| 藤本 大輔 | M, 1回目発表 | ソフトウェア設計学 | 飯田 元 | 松本 健一 | 柏 祐太郎 | Reid Brittany | ||
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title: Proposal of a Code Execution Path Prediction Method Using Application Logs through a Multi-Agent System
abstract: When system failures occur, identifying the root cause requires significant time and effort. Understanding the program’s execution path leading to the failure is crucial in debugging. However, application logs—which record runtime behavior—are often incomplete and insufficient on their own to determine the root cause or the detailed execution path. Prior research has demonstrated the effectiveness of TraceLLM, an approach that fine-tunes large language models (LLMs) using paired datasets of logs and execution traces to predict execution paths from application logs. However, because a single LLM is responsible for the entire chain of complex reasoning—from log interpretation to execution path identification—its performance is limited by context length and accuracy as the system size and complexity increase. To address this issue, this study proposes a collaborative multi-agent system that functionally decomposes the task to predict execution paths more robustly and accurately. The proposed system consists of multiple agents responsible for log structuring, identifying log emission points, and inferring execution paths based on the source code, combined with a self-correcting loop that validates internal consistency. By distributing tasks across specialized agents, the system overcomes the limitations of single-LLM approaches and aims to achieve a more scalable, robust, and precise execution path prediction. language of the presentation: Japanese 発表題目: マルチエージェントシステムによるアプリケーションログを用いたコード実行経路予測手法の提案 発表概要: システム障害発生時、根本原因の特定には多大な時間と労力を要する。このデバッグ作業において、障害に至ったプログラムの実行経路を把握することは重要である。一方で、実行時の挙動を記録するアプリケーションログは往々にして不完全であり、それ単体では原因箇所や詳細な実行経路を特定するには情報が不足していることが多い。 先行研究では、大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングし、ログと実行経路のペアを学習させることで、アプリケーションログから実行経路を予測するアプローチ（TraceLLM）の有効性が示されている。 しかし、単一LLMがログ解釈から特定までの一連の複雑な推論を全て担うため、対象の大規模化・複雑化に伴い、コンテキスト長や精度に限界が生じる。そこで本研究では、タスクを機能的に分解する協調型マルチエージェントシステムを用いた実行経路予測手法を提案する。 本システムは、ログの構造化、出力箇所の特定、ソースコードに基づく経路推論を行う各エージェントに加え、整合性を検証するプロセスを組み込んだ自己修正ループを特徴とする。これにより、単一LLMのアプローチにおける性能の限界を克服し、頑健かつ高精度な実行経路特定を可能にすることを目指す。 | ||||||||
| 谷端 真瑠 | M, 1回目発表 | ヒューマンＡＩインタラクション | Sakriani Sakti | 渡辺 太郎 | 大内 啓樹 | Faisal Mehmood | Bagus Tris Atmaja | |
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title: Layer-wise Analysis of Prosodic Information Acquisition in Self-Supervised Learning
abstract: Recent speech models exhibit general-purpose recognition capabilities, but their training typically requires massive datasets and substantial computational resources. By contrast, infants acquire their native language from limited speech input. This contrast suggests the utility of incorporating aspects of infant learning to build more data-efficient models. Focusing on first-language acquisition—particularly prosodic information learned at early stages—this study compares the learning processes of infants and self-supervised speech models. Positioned as a foundational investigation, the work aims to yield new insights for cognitive science and speech–language processing. language of the presentation: Japanese 発表題目: 自己教師あり学習の韻律情報獲得過程における層別分析 発表概要: 近年の音声モデルは、汎用的な認識能力を有するが、その学習には膨大なデータと計算資源を必要とする。一方、幼児は限られた発話情報をもとに母語を認識できるようになる。こうした背景から、よりデータ効率の高いモデルの構築に向けて、幼児の学習過程を取り入れることの有用性が示唆される。本研究では、第一言語、特に初期段階で学習される韻律情報に着目し、幼児と音声モデルの学習過程を比較する。この取り組みを基盤的研究として位置付け、認知科学および音声言語処理の分野における新たな知見の獲得を目指す。 | ||||||||
| 長尾 洸吉 | M, 1回目発表 | ヒューマンＡＩインタラクション | Sakriani Sakti | 清川 清 | 大内 啓樹 | Faisal Mehmood | Bagus Tris Atmaja | |
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title: Exploring mechanisms for prejudice leading to negative attitude towards robots
abstract: In this research, we are exploring 1) whether having prejudice leads to negative attitudes towards robots in human robot interactions, and 2) whether such a relationship could be explained with help of some mechanism. The findings are expected to inform the design of socially acceptable and psychologically adaptive robot interaction strategies. language of the presentation: Japanese 発表題目: 偏見がロボットに対する否定的態度につながるメカニズムの探究 発表概要: 本研究では、1) 偏見を持つことが人とロボットの相互作用において否定的な態度につながるかどうか、そして 2) その関係が何らかのメカニズムによって説明できるかどうかを検討します。得られた知見は、社会的に受け入れられ、心理的に適応的なロボットとの相互作用戦略の設計に役立つことが期待されます。 | ||||||||
| 寺岡 莉玖 | 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 | |||
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title:Multimodal Sensing for Understanding Park Usage Patterns
abstract:Due to population decline and migration, many parks are rarely used, increasing municipal management costs and contributing to a decline in residents' quality of life. However, few cases of park consolidation have progressed due to legal regulations and difficulties in obtaining resident consensus. Therefore, this study aims to develop technology that automatically collects data such as the number of park users and their duration of stay, thereby obtaining scientific evidence to inform park policy decisions that enhance resident satisfaction. In the experiment, a total of 10 cameras, microphones, and BLE (Bluetooth Low Energy) sensors will be installed in parks within Osaka Prefecture. Machine learning models will be constructed and evaluated using data from each sensor. Furthermore, a multimodal model combining information from multiple sensors will be built to improve estimation accuracy. Ultimately, the goal is to establish a method for gaining a more detailed understanding of park usage patterns through these models. language of the presentation: Japanese 発表題目: 公園利用実態把握のためのマルチモーダルセンシング 発表概要: 人口減少や人口流動に伴い多くの公園がほとんど使用されず，自治体の管理コスト増大や住民の生活の質低下要因となっている．しかし，法規制や住民合意の困難さから統廃合が進んだ事例は少ないという現状がある．そこで本研究は，公園利用者の人数や滞在時間などを自動的に取得する技術を開発することによって，住民の満足度を高める公園政策の意思決定に繋げる科学的エビデンスを取得することを目的とする． 実験では大阪府内の公園にカメラ・マイク・BLE（Bluetooth Low Energy）センサを計10台設置し，各センサのデータから機械学習モデルを構築・評価する。さらに，複数のセンサ情報を組み合わせたマルチモーダルモデルを構築することで推定精度の向上を図る．最終的には，これらのモデルを通じて公園の利用状況をより詳細に把握できる手法の確立を目指す． | ||||||||
| 庭本 眞太郎 | 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 | 向川 康博 | 諏訪 博彦 | 松井 智一 | ||
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title:Data Augmentation for Human Activity Recognition via Text-to-Motion Generation to Reduce Data Collection Costs
abstract:Improving the accuracy of human activity recognition models requires large amounts of behavioral data; however, real-world data collection entails significant costs due to issues such as privacy concerns and the burden of wearing sensing devices. In this study, we investigate whether virtual motion data generated by a Text-to-Motion model can be utilized as a data augmentation method to address this challenge. Specifically, in addition to motion data collected from 10 real participants in a smart home environment, we introduce virtual data corresponding to 4 synthetic participants generated using Text-to-Motion techniques, and analyze its impact on cross-subject generalization through Leave-One-Subject-Out evaluation. As a result, the average Macro-F1 score, which was 0.763 when evaluated using only real participants, improved by 0.045 to 0.808 after incorporating the generated data. While the improvement was particularly notable for participants who previously exhibited frequent misclassification, we also observed that Macro-F1 decreased for certain participants who originally showed high accuracy. language of the presentation:Japanese 発表題目:行動認識のデータ収集コスト削減に向けたText-to-Motionによるデータ拡張 発表概要: 行動認識モデルの高精度化には大量の行動データが必要となるが、プライバシー問題の対応やウェアラブルデバイス装着の手間など、実世界でのデータ収集には多大なコストが伴う。本研究では、この課題に対してText-to-Motionモデルにより生成した仮想モーションデータを訓練データへ追加することで、データ拡張手法として活用できるかを検証する。具体的には、スマートホーム内で取得した実被験者10名分のモーションデータに加え、Text-to-Motion技術により生成した仮想被験者4名分のデータを導入し，Leave-One-Subject-Out 評価により被験者間汎化性能への影響を分析した。その結果、実被験者のみで評価した平均Macro-F1の0.763が生成データを加えることで0.045向上し0.808となった。特に誤分類の多かった被験者で改善が顕著である一方で、高い精度を示していた一部被験者では Macro-F1 が低下することも確認された。 | ||||||||
| 山田 大夢 | M, 1回目発表 | ロボットラーニング | 松原 崇充 | 和田 隆広 | 柴田 一騎 | 鶴峯 義久 | 佐々木 光 | |
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title: Imitation Learning Framework for Precision Tool-Based Tasks
abstract: In precision manufacturing, automating assembly tasks using robots is essential for improving productivity. Automating precision assembly tasks involving tool manipulation requires highly precise control of the contact forces applied by the tool to the part. Achieving this precise force control is a challenge in current automation approaches. Furthermore, the contact forces between the tool and part, essential for this control, cannot be directly observed in the real world. Consequently, even when human demonstrations are performed, the truly critical force information cannot be utilized as training data. This creates a constraint where conventional imitation learning cannot acquire the force skills necessary for successful tool manipulation. To address this challenge, this research proposes a novel imitation learning framework. It employs a method that trains a contact force estimation model using data collected in a simulation environment, enabling the prediction of contact forces from information observable in the real world. This estimated force information is then integrated into the framework. This approach is expected to enable robots to effectively acquire force skills, achieving robust and highly accurate manipulation. language of the presentation: Japanese 発表題目: ツールを用いた精密作業のための模倣学習フレームワーク 発表概要: 精密な組み立て作業におけるロボットの自動化は、生産性向上に不可欠である。ツールを用いた精密な組み立て作業の自動化には、ツールが部品に加える微細な接触力の高精度な制御が求められる。この精密な力の制御が、自動化における大きな課題である。さらに、この制御に重要なツールと部品の接触力は、現実世界で直接計測することができない。このため、人間のデモンストレーションを実施しても、真に重要な力の情報が教師データとして取得できない。よって、従来の模倣学習ではツール操作を成功させるための力のスキルを習得できないという課題がある。そこで、この課題を解決するため、本研究では新たな模倣学習フレームワークを提案する。シミュレーション環境で収集したデータを用いて接触力推定モデルを訓練する手法を採用し、実世界で観測可能な情報から接触力を予測できるようにする。そして、この推定された力情報をフレームワークに統合する。このアプローチにより、ロボットが効果的に力スキルを獲得し、堅牢かつ高精度な操作を実現することが期待される。 | ||||||||
| YANG YUQI | M, 1回目発表 | ロボットラーニング | 松原 崇充 | 和田 隆広 | 柴田 一騎 | 鶴峯 義久 | 佐々木 光 | 角川 勇貴 |
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Title: Learning Legged Locomotion Policies for In-House Disaster Response Environments Leveraging Pre- and Post-Disaster Information
Abstract: Natural disasters often result in hazardous in-house environments characterized by collapsed interiors and unstable debris. A significant challenge in robotic response is navigating surfaces with complex and uncertain physical properties, which requires capabilities beyond standard geometric traversability. To address this, this research proposes a conceptual framework for a leg-wheeled robot (Unitree Go2-W) that aims to estimate traversability by integrating pre-disaster environmental information with real-time sensor data. As a foundational step towards this goal, utilizing existing approaches, we implemented a low-level locomotion policy using reinforcement learning in simulation. Preliminary experiments demonstrate a successful Sim-to-Real transfer, where the policy enabled the physical Go2-W robot to traverse uneven terrain stably. These results validate the robot's fundamental mobility, providing a necessary baseline for the future development of the proposed traversability-aware navigation system. language of presentation: English | ||||||||
| 清水 瑛音 | M, 1回目発表 | 光メディアインタフェース | 向川 康博 | 清川 清 | 藤村 友貴 | 北野 和哉 | ||
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title: Diffusion-Based Separation of Mixed Images from Two Adhered Photographic Plates
abstract: Flood damage has caused photographic plates to adhere to one another, creating a critical preservation issue. In this study, we leverage the powerful prior knowledge of a foundation model to separate the mixed images of two adhered plates using a diffusion model. Although separating mixed images is an ill-posed problem, we propose a robust separation method by employing the focal stack—derived from the physical thickness of the plates—as a constraint. Furthermore, to preserve these valuable historical materials with high authenticity, we introduce Diffusion Posterior Sampling (DPS). This approach maintains fidelity to the observed images while suppressing hallucinations, a common challenge in diffusion models. language of the presentation: Japanese 発表題目: 拡散モデルを用いた貼り付いた2枚の写真乾板の混合画像分離 発表概要: 写真乾板は水害によって写真乾板同士が貼り付き、固着する問題が発生している。本研究では基盤モデルの強力な事前知識を活用し、拡散モデルで固着した2枚の写真乾板の混合画像を分離する。混合画像からの分離は不良設定問題となるが、写真乾板の厚みに起因するフォーカルスタックを制約条件とすることで、頑強な分離手法を提案する。さらに、写真乾板を貴重な歴史的資料として今後も利用していくため、Diffusion Posterior Sampling(DPS)を導入する。これにより観測画像との忠実性を保ち、拡散モデルの課題であるハルシネーションを抑制する。 | ||||||||
| 中島 夕翔 | M, 1回目発表 | 光メディアインタフェース | 向川 康博 | 林 優一 | 藤村 友貴 | 北野 和哉 | ||
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title: Improving Robustness Against Axial Displacement in Laser Speckle Authentication
abstract: Laser speckle authentication is highly sensitive to positional variations of the illuminated surface, and even slight misalignment of the target object significantly degrades authentication accuracy. In particular, robustness against axial displacement remains insufficient due to a trade-off with the laser beam diameter. In this study, we demonstrate that robustness to axial displacement can be improved in practical environments by augmenting reference data using phase retrieval, and we aim to clarify the optimal spacing between the augmented reference data. At present, we are developing a program to compute phase distributions from experimentally captured speckle intensity images. language of the presentation:Japanese 発表題目: レーザスペックル認証における光軸方向の位置ずれに対するロバスト性の向上 発表概要: レーザスペックル認証はレーザ照射面の移動に非常にセンシティブであるため, 認証する物体の位置ずれによって認証精度が著しく低下する. 特に, 光軸方向の移動に対するロバスト性はレーザビーム径とのトレードオフにより十分に確保できず, 依然として課題である. 本研究では, 位相回復を用いた参照データの拡張により, 実環境下において光軸方向の移動に対するロバスト性の向上が可能となることを示し, 最適な参照データの距離間隔を明らかにすることを目指す. 現在は, 実機で撮影したスペックルパターンの強度画像から位相分布を算出するプログラムの作成中である. | ||||||||
| 織田 理史 | M, 1回目発表 | 情報セキュリティ工学 | 林 優一 | 岡田 実 | 向川 康博 | 藤本 大介 | ||
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title: Fundamental Study on Audio TEMPEST for Class-D Amplifiers via Two-Stage Demodulation
abstract: TEMPEST is a threat that analyzes unintentional electromagnetic emissions generated by signal processing inside electronic devices to estimate the information being processed by the device. The significance of TEMPEST evaluations for audio devices is increasing as remote conferencing becomes more widespread. In previous studies on audio TEMPEST, the targets were amplifiers using AB class or ΣΔ modulation. These amplifiers leak narrowband electromagnetic emissions that include amplitude- or frequency-modulated audio information around the harmonics of the internal clock. In contrast, the electromagnetic emissions from the PWM amplifiers, commonly used in conferencing speakers, are spread over a wide bandwidth. That makes it difficult to reconstruct audio information using conventional methods that rely on assumed leakage models. This study proposes an audio information reconstruction method using a two-stage demodulation designed for wideband observation. language of the presentation: Japanese | ||||||||
| 東迎 健太郎 | M, 1回目発表 | 情報基盤システム学 | 藤川 和利 | 門林 雄基 | 林 優一 | 新井 イスマイル | ||
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title: Survey of Research on Improving Huge Page Allocation in Linux
abstract: The OS divides physical memory into pages (4 KiB) and accelerates address translation through page caching using a cache mechanism called the CPU's TLB (Translation Lookaside Buffer). Furthermore, to enhance TLB efficiency, the OS and hardware collaborate to support large pages (2 MiB, 1 GiB, etc.). However, modern OSes sometimes suffer performance degradation due to mechanical and greedy page allocation policies that disregard cost. This presentation highlights existing research implementing custom policies using eBPF in the Linux memory subsystem and presents themes inspired by this work. language of the presentation: Japanese 発表題目: Linuxにおける巨大ページ割り当ての改善研究の調査 発表概要: OSでは物理メモリ領域をページ（4 KiB）で区切っており, CPUのTLB（Translation Lookaside Buffer）と呼ばれるキャッシュ機構によるページキャッシュによってアドレス変換を高速化している. さらにTLBの効率を上げるためにOSとハードウェアは協調して巨大ページ（2 MiB, 1 GiBなど）をサポートしている. しかし, 現代のOSではコストを考慮しない機械的かつ貪欲なページ割り当てポリシーにより性能劣化を招く場合がある. 本発表ではLinuxのメモリサブシステムにeBPFを用いたカスタムポリシーを実装する既存研究を取り上げ, そこから着想を得たテーマを挙げる. | ||||||||
| 古礒 紗楽 | M, 1回目発表 | 数理情報学 | 池田 和司 | 大竹 義人 | 久保 孝富 | 佐伯 千寿 | 山川 俊貴 | |
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title: Automatic Detection of Fasciculations in Muscles with Ultrasound Image Sequences
abstract: Fasciculations are involuntary muscle twitches observed in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). They can be visualized with muscle ultrasound, and their quantification is expected to aid early diagnosis of ALS. This study aims to automatically detect fasciculations in muscle ultrasound videos by focusing on rotational motion. We first estimate inter-frame displacement fields using Particle Image Velocimetry (PIV) based on normalized cross-correlation of image patches. From these displacement fields, we compute measures of rotational dominance, motion speed, and temporal persistence, and detect fasciculations from their joint behavior. Compared with a previous research that applies mutual information after optical flow to capture motion self-similarity, the proposed method better captures the temporal persistence of rotational motion and is more robust to noise and local micro-movements.In future work, we will analyze the mathematical mechanisms underlying fasciculations and, by characterizing their motion properties, aim for more accurate detection. language of the presentation: Japanese 発表題目: 筋超音波動画における線維束性収縮の自動検出 発表概要: 線維束性収縮は筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の症状として見られる筋肉の不随意的な痙攣である。線維束性収縮は筋超音波によって観察することができ、その定量化はALSの早期診断に繋がると考えられる。本研究は、筋超音波動画において回転性に着目して線維束性収縮を自動検出することを目的とする。まず、画素ブロックの正規化相互相関により変位を求めるParticle Image Velocimetry(PIV)を用いてフレーム間の変位場を求める。その後、得られた変位場から、回転度や運動の速度および運動の時間的持続性を算出し、それらによって繊維束性収縮検出を行う。この手法は、従来の光学フロー後に相互情報量を用いて運動の自己相関性を捉える手法に比べて、回転運動の時間的持続性を捉えることができ、ノイズや局所的微動に頑健である。今後は、線維束性収縮の起こる数理的メカニズムを解析し、運動の特性を把握することによる、より精度の良い検出を目指す。 | ||||||||
| 原田 留菜 | M, 1回目発表 | 数理情報学(計算神経科学) | 池田 和司☆ | 川鍋 一晃 | 杉本 徳和 | |||
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title: Discrimination of one’s own brain activity during motor imagery
abstract: Brain-Computer Interface (BCI) has been proposed as the interface that connects brain activity with objects for their control. However, some users are not able to utilize them, so-called “BCI illiteracy” (Vidaurre & Blankertz, 2010). To address this issue, previous research have adopted software-based approaches that improved algorithms of machine learning and signal processing (Friedrich et al., 2013; Kim et al., 2023). While those alleviated the illiteracy problem for some users, other users still could not achieve sufficient control. One possibility is that the latter group of people fail to discriminate their own brain activity correlated with the object control. In this study, therefore, we aim to clarify factors contributing to improvements in BCI controllability. To this end, we will evaluate the relation between a subject’s intention and the output of the classifier of brain states. We will apply a machine-learning model to electroencephalography (EEG) for distinguishing the instances of right- and left-hand motor imagery. Specifically, we will use the tangent space mapping network (TSMNet; Kobler et al., 2022), which reduces variability among subjects and observations. In addition, we will focus on the modulation of event-related desynchronization (ERD) containing in EEG signals during motor imagery, and clarify the individual variability across BCI-literacy and BCI-illiteracy groups. language of the presentation: Japanese 発表題目: Brain-Computer Interface (BCI) 制御性と脳活動の弁別可能性の定量化によるBCI-illiteracy問題の解決：運動想起時の脳活動を用いて 発表概要: 脳活動と機械をつないでモノを制御するインターフェイスとしてBrain Computer Interface (BCI) が提案されている。しかし、誰もがこれらを扱えるわけではなく、操作できない人が一定数存在し、この現象はBCI illiteracy (BCIのリテラシーがない) と呼ばれている (Vidaurre & Blankertz, 2010)。この問題を解決するために、先行研究では、機械学習や信号処理などソフトウェア的なアプローチがとられてきた (Kim et al., 2023; Zhang et al,. 2025)。これによって、制御性が向上するユーザがいる一方で、以前として十分な制御性を出せないユーザが残っている。その要因として、ユーザが自身の脳活動をどの程度の精度で弁別できるかが挙げられるが、これまでほとんど検証されていない。そこで本研究では、「BCI制御の習得には、捜査対象となる脳活動の弁別が必要である」という作業仮説を検証することで、BCI制御の精度向上に寄与する要因を明らかにすることを目的とする。 そのため、運動想像を用いたEEG-BCIシステムにより、EEGを入力として得られる脳状態の判別結果とユーザの判断の一致率を検証する。具体的には、右手と左手を判別する機械学習モデルを用いた脳活動の弁別実験を行う。その際、被験者間・被験者内のばらつきの補正が可能なTangent Space Mapping Network (TSMNet) を用いる。さらに、運動想起時のEEGに含まれる事象関連脱同期 (event-rerated desynchronization: ERD) などの変動に着目し、これらの個人差がBCI制御に与える影響を検討することで、BCI-literacy 群とBCI-illiteracy 群の違いがどの段階で生じるのかを明らかにする。 この問題が解決すれば、ユーザ特性に応じたタスク設計やトレーニング最適化が進み、これまでBCIを上手く使えなかった人も含め、より多くの人が安定してBCIを利用できると期待される。 | ||||||||
| 渡邉 大輔 | M, 1回目発表 | 生体画像知能 | 大竹 義人 | 加藤 博一 | Soufi Mazen | Gu Yi | ||
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title: Pelvic Tilt Angle Estimation from a Single Plain Radiograph Using Dual Depth-Maps
abstract: Pelvic tilt angle is important in orthopedic surgical planning, such as total hip arthroplasty. Existing methods for pelvic tilt angle estimation using CT images have the problem of high radiation exposure. Therefore, we propose a method that enables accurate angle estimation from a single plain X-ray image by using dual depth maps that represent each pixel in the image as the distance from the X-ray source. Specifically, we combined depth maps predicted using GANs with three landmarks (bilateral anterior superior iliac spines and pubic tubercle) obtained through heatmap estimation using TransUNet to determine the three-dimensional coordinates of the landmarks and calculate three types of pelvic tilt angles. The experiments compared the absolute error between ground truth and estimated angles, with results showing median errors of 1.82, 0.62, and 0.63 degrees for sagittal, coronal, and horizontal plane tilts, respectively. language of the presentation: Japanese 発表題目: 一方向単純X線画像からの前後面深度マップを用いた骨盤傾斜角推定 発表概要: 骨盤傾斜角は, 人工股関節全置換術などの整形外科手術計画において重要である. 既存のCT画像を用いた骨盤傾斜角推定の手法では, 放射線被曝量が多いという問題がある. そこで, 我々は画像内の各ピクセルをX線源からの距離で表した両面深度マップを用いることで, 単一正面X線画像から正確に角度推定が可能である手法を提案する. 具体的にはGANを用いて予測した深度マップと, TransUNetのヒートマップ推定により取得した3点のランドマーク (左右の上前腸骨棘と恥骨結合) を組み合わせることによりランドマークの3次元座標を求め, 3種類の骨盤傾斜角を算出した. 実験は正解値と推定角度の絶対誤差を比較し, 結果は矢状面, 冠状面, 水平面傾斜においてそれぞれ中央値1.82, 0.62, 0.63度であった. | ||||||||
| LUO XIANGKUN | M, 1回目発表 | 生体画像知能 | 大竹 義人 | 細川 陽一 | Soufi Mazen | Gu Yi | ||
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title: Development of a multimodal approach for malignant mesothelioma cells diagnosis based on white-light scattering spectrum and optical microscope images
abstract: Background: The cytological diagnosis of malignant mesothelioma is challenging due to its morphological overlap with the reactive mesothelial cells. This study proposes a multimodal deep learning approach integrating white-light scattering spectrum and cellular morphology derived from optical microscope images for the diagnosis of malignant mesothelioma. Methods: We analyzed image and spectral data of 261 cells from 10 patients (five reactive mesothelial cells, and five malignant mesothelioma). Three models were attempted, including a spectrum-only model (PCA+RF), an image-only model (fine-tuned ResNet50 trained on manually segmented and resized nuclei images), and a multimodal fusion model concatenating features from both modalities. The models were validated in a leave-two-patients-out (i.e., a malignant and a reactive patients) cross-validation. Results: Our proposed multimodal approach achieved the best performance (accuracy: 0.901±0.101, AUC: 0.974±0.058). The proposed model demonstrated a clear synergistic effect, creating a more balanced classifier by improving the recall (0.806±0.118 vs. 0.891±0.169 for image-only model vs. proposed model) while maintaining a high precision (0.906±0.152). Conclusions: These preliminary findings demonstrate that a multimodal approach can outperform the single modality-based models. This highlights the potential of data fusion strategies to create more accurate and reliable tools for cytological diagnosis. language of the presentation: English | ||||||||
| ZHANG ZHIJIAN | M, 1回目発表 | 脳・行動モデリング | 田中 沙織 | 藤原 幸一 | CAI LIN | 荻島 大凱 | ||
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title: Serotonin’s Influence on Human Decision-Making under High Temporal Uncertainty
abstract: In this study, we plan to use fMRI to image brain activity of participants under different serotonin level conditions, both at rest and during task performance, as follows. First, we will recruit participants, conduct health examinations, and administer multiple psychological tests to quantitatively assess individual traits and measure various psychopathological tendency scales. Then, each participant will take part in three experimental sessions on separate days under three different conditions: one with reduced serotonin levels through acute tryptophan depletion (ATD), a control condition using placebo, and another with increased serotonin levels through tryptophan loading. During the experiment, participants will perform a decision-making task involving delayed rewards. Using a reinforcement learning model, we will fit behavioral data obtained under the three conditions, adjust model parameters, and attempt to interpret how serotonin modulates human behavior based on the model parameters. Furthermore, we will analyze the fMRI data collected during task performance to identify, within the most up-to-date functional brain atlas, networks that are particularly influenced by serotonin. This study aims to deepen our understanding of the neural basis of serotonin from a multidimensional perspective and is expected to contribute to clinical applications such as clarifying the role of serotonin in psychiatric disorders and treatment evaluation. language of the presentation: Japanese 発表題目: 時間的不確実性が高い状況下におけるセロトニンによる人の意思決定への影響 発表概要: 本研究では、fMRIを使って、セロトニン水準が異なる条件で、安静時と行動タスク遂行時の被験者の脳活動の撮像を以下のように予定している。まず、被験者を募集し、健康診断をし、複数の心理テストで、各被験者の異なる精神疾患傾向尺度を測り、個性を量的に評価する。そして、それぞれATDを使ったセロトニン水準を下げた条件、プラセボを使った対象条件とトリプトファンローディングを使ったセロトニン水準を上げた条件と、三つの条件で違う日に3回実験に参加させる。さらに、遅延報酬を含んだ意思決定タスクをさせ、強化学習モデルを使い、三つの条件下における行動データに照らし合わせ、パラメタを調節し、行動をモデルで再現することで、モデルのパラメタを使った、セロトニンによる人の行動へ対する影響の解釈を試みる。さらに、タスク時のfMRI画像データを解析し、最新の主流な機能的脳アトラスの中で、特にセロトニンに影響されるネットワークの特定を目指す。本研究は、多角的な視点でセロトニンの神経基盤へのさらなる理解を目指し、精神疾患におけるセロトニンの作用、セロトニンを利用した薬物療法のより正しい評価、新たなバイオマーカーの発見など、臨床への応用も期待できる。 | ||||||||
| 長尾 宙昭 | M, 1回目発表 | 脳・行動モデリング | 田中 沙織 | 清川 清 | CAI LIN | 荻島 大凱 | ||
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title:Considering About Auditory Hypersensitivity from the Perspective of "Safety Bias"
abstract: Auditory hypersensitivity refers to a condition in which individuals experience excessive discomfort from sounds that are typically unremarkable. The prevalence rate, including potential patients, is said to be 10-20%. While awareness of the condition has grown in recent years, research and treatment still face many challenges. One such challenge is the lack of an established theory that comprehensively explains the various symptom manifestations of auditory hypersensitivity. This study focuses on a human behavioral trait that we call the “safety bias” and conducts experiments aimed at constructing a theoretical framework to address this challenge. This trait involves humans making decisions that lean toward the safer option in ambiguous situations to enhance survival in dangerous conditions. The purpose of this study is to confirm whether this trait is also observable in human auditory distance perception and to explore whether auditory hypersensitivity can be explained as a state of “excessive safety bias.” The experiment will involve normal-hearing participants and investigate the relationship between fear emotions and auditory distance perception, among other factors. language of the presentation: Japanese 発表題目: “安全バイアス”の観点から聴覚過敏という現象を考える 発表概要: 聴覚過敏とは、通常何でもないような音に対して過剰に不快感を覚える疾患のことをいう。潜在的な患者も含めた罹患率は10-20%といわれており、近年認知活動も広まっているものの、その研究・治療に関しては未だ課題が多い。その課題のひとつとして、聴覚過敏の様々な症状形態を統合的に説明する理論が未だ確立されていないことが挙げられる。本研究では、「安全バイアス」と呼ぶ人間の行動における性質に着目し、課題となる理論構築に向けた実験を行う。この性質は、人間が危険な状況下で生存性を高めるため、曖昧な状況下で「より安全側に倒した」判断を下すというものである。この性質が人間の聴覚距離知覚においてもみられることを確かめ、聴覚過敏を「過剰な安全バイアスがかかった状態」と説明できないか、ということが本研究の趣旨となる。実験は健聴者を対象とし、恐怖感情と聴覚距離知覚との関係等を調査する。 | ||||||||
| 藤田 剛 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | 荒牧 英治 | 上垣外 英剛 | 坂井 優介 | ||
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title: Automatic Identification of Delegation Relationships in Legal Texts
abstract: The Japanese legal system has a hierarchical structure, and legal texts frequently employ a technique in which a higher-level law defers the stipulation of more detailed provisions to a lower-level law that has lesser formal authority, which is called delegation relationships. When interpreting legal texts that contain delegation relationships, readers must repeatedly refer to the lower-level laws that set out the detailed provisions, which imposes a significant burden. Therefore, a mechanism that supports readers by enabling immediate identification of delegation relationships is needed. However, manually annotating delegation relationships requires extensive legal expertise, reading a large number of laws and articles that may serve as delegation sources or targets, and continuously handling newly enacted legislation, which makes the task highly challenging. To address this issue, this study attempts to reduce the burden of manual annotation by automatically identifying delegation relationships. This paper constructs a two-stage pipeline system that automatically extracts candidate delegation relationships by (1) extracting keywords that indicate delegation, and (2) identifying the corresponding target provisions for each keyword. Specifically, we develop a model that extracts delegation keywords as a named entity recognition task, and another model that identifies the delegation targets as an entity disambiguation task. Experimental results show that the system achieves a level of performance sufficient to support manual annotation. language of the presentation: Japanese | ||||||||
| SHUM KIT MAY | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | 荒牧 英治 | 上垣外 英剛 | 坂井 優介 | ||
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title: Investigating the Effects of Big Five Personality Trait Scores on Suicide Severity with LLMs
Suicide remains a significant cause of death worldwide, and the detection of suicidal risk for preventive intervention persists as a critical challenge in global public health. However, Large Language Models (LLMs) have propelled the advancement of both personality detection and suicide severity detection using user-generated online text, achieving performance close to that of fine-tuned models, even in few-shot or zero-shot settings. Although psychological studies have observed a tangible link between personality and suicide, this relationship has yet to be empirically tested and applied using LLMs.In this study, we investigate the ability of LLMs to observe and leverage the relation between these two domains during suicide severity level detection. This is achieved by inducing user persona via profiles compiled using the Big Five personality traits within a zero-shot setting, assessing the impact of persona information on detection performance. Experimental results demonstrated that he persona induction approach showed a marginal but positive impact on detection for most models, suggesting LLMs partially comprehend the inter-domain relationship and that further refinement could significantly boost performance. language of the presentation: English | ||||||||