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トピックス

2024年7月19日

■以下の論文が掲載されました.

Low-intensity pulsed ultrasound improves symptoms in patients with Buerger disease: a double-blinded, randomized, and placebo-controlled study
Farina Mohamad Yusoff, Masato Kajikawa, Takayuki Yamaji, Shinji Kishimoto, Tatsuya Maruhashi, Ayumu Nakashima, Toshio Tsuji, and Yukihito Higashi
Scientific Reports, volume 14, Article number: 13704, doi.org/10.1038/s41598-024-64118-0, Published online: 14 June 2024. (SCI, IF=4.6)
URL: https://www.nature.com/articles/s41598-024-64118-0
PDF: https://www.nature.com/articles/s41598-024-64118-0.pdf

2024年7月12日

■以下の記事が掲載されました.生体システム論研究室卒業生の坂本 一馬君(2021年度博士課程後期修了生,博士(工学))は,在学中,感性ブレイングループに所属し,卒論,修論,博論でC. Elegansの神経回路モデルに関する研究に取り組んでいました.益々のご活躍を祈ります!

グローバルな活躍を視野に建設現場の課題解決に向けたアプリを開発
坂本 一馬 (ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社)
2024年度学部案内, 広島大学工学部, p.17, 2024.

2024年7月5日

■以下の論文が掲載されました.

184. Multi-temporal features during the tablet-based Trail Making Test part-A can evaluate cognitive dysfunctions in elderly rehabilitation inpatients
Kouki Kubo, Seiji Hama, Akira Furui, Tomohiko Mizuguchi, Akiko Yanagawa, Akihiko Kandori, Hiroto Sakai, Yutaro Morisako, Yuki Orino, Maho Hamai, Kasumi Fujita, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji
Heliyon, Volume 10, Issue 13, e33135, pp.1-13, doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e33135, 14 June 2024. (SCI, IF=3.4)
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024091667?via%3Dihub
PDF

■M2の竹田 悠真君(ヒューマンモデリンググループ)が以下の国際会議で発表しました.竹田君,ごくろうさまでした!

Development of a system to support exercises for Successful Aging using smartphones and verification of its effectiveness
Yuma Takeda, Kazuhiko Hirata, Masaomi Kurokawa, Ariaki Higashi, Yuichi Kurita
HCI International 2024 Conference (HCII2024), Washington, DC (online), 2024.

2024年6月28日

■以下の論文が掲載されました.

182. Finger-tapping Motion Recognition Based on Skin Surface Deformation Using Wrist-mounted Piezoelectric Film Sensors
Shumma Jomyo, Akira Furui, Tatsuhiko Matsumoto, Tomomi Tsunoda, and Toshio Tsuji
IEEE Sensors Journal, Volume: 24, Issue: 11, pp.17876 – 17884, doi: 10.1109/JSEN.2024.3386333, Date of Publication: 15 April 2024. (SCI, IF=4.3)
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10500304

コラム

第736回 卒論中間発表会2024

2024.07.19

7月12日,19日の2日間,2024年度生体システム論研究室卒論中間発表会を開催しました.

生体システム論研究室では,毎年7月に卒論中間発表会を行っています.4年生の卒論テーマが決まったのが4月で,実際に研究テーマに取り組み始めたのは5月頃ですので,7月上旬での中間発表会は時期的にはかなり早い(無茶な?)設定です.しかし,4年生前期の研究活動のマイルストーンとして,あえてこの時期に中間発表会を設定しています.

今年度は,辻・曽研究室の倉岡 優作君,谷﨑 恭祐君,中山 凱世君,永島 悠佑君,東谷 悠吾君,松田 怜君,松原 正裕君,家成 瑛久君,栗田研究室の岩原 栞太君,河辺 旺佳君,寺本 陽向君,中野 裕一君,森川 夏未さんの計13名が卒論中間発表を行ってくれました.

4年生にとっては新しい研究にはじめて取り組むということで非常にたいへんだったと思いますが,全員,素晴らしい研究発表で,充実した卒論中間発表会となりました.全力で研究に取り組んだ成果が,研究結果としてだけでなく発表態度や話し方,質疑応答にも目に見える形で表れており,非常に感心しました!

新しいことに挑戦しわずかな期間でこれだけの成果を挙げることができるというのは,各自の能力がいかに高いかという事実を証明したことにほかなりません.自信を持って今後も研究に取り組んでいくとよいでしょう.ただ,各グループの先生や先輩たちの助けがなかったらこれだけの発表はできなかったのではと思います.指導をしてくれた人たちに感謝するとともに,今回の経験を次回の発表に活かせるよう引き続きがんばってください.

学部4年生から大学院にかけての数年間は,新しい知識をまるでスポンジのようにどんどん吸収することができる特別な時期だと思います.研究を始めたばかりの4年生にとっては新しい知識だけでなく,ものごとを進めていくのに必要な実行力を身につける絶好の機会でもあります.今後も,より高いレベルを目指して積極的に行動していくとよいでしょう.

4年生のみなさん,卒論中間発表,おつかれさまでした!

第735回 広島大学オープンキャンパス2024

2024.07.12

2024年度の広島大学オープンキャンパスは,8月8日(木),9日(金)に開催されます.

https://www.hiroshima-u.ac.jp/oc/news/77258

生体システム論研究室では2つの研究室ごとにデモンストレーションを用意し,私たちが取り組んでいる研究の一部をできるだけわかりやすく紹介する予定です.

場所:広島大学大学院工学研究科A1棟5階西ウィング
日程:
8月8日(木)辻・曽研究室
8月9日(金)栗田研究室
(両日とも,10:30–11:30,14:30–15:30にデモンストレーションを行う予定です)
アクセス:
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/access
https://www.hiroshima-u.ac.jp/access/higashihiroshima

本学工学部への入学を考えている高校生はもちろん,大学院先進理工系科学研究科への入学を希望している方,工学部第二類の学生など,本研究室に興味を持ってくださっているすべての方々の参加を歓迎します.

以下のページには,コロナ禍以前のオープンキャンパスの開催録を紹介しています.
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/15880
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/15886
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/15128
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/15142
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/14480
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/14490

今年度も活気溢れるオープンキャンパスにできればと思います.多くの方々のご参加をお待ちしています!

第734回 【研究紹介】タブレットベースのTrail Making Test part-Aの時間的特徴量から高齢リハビリテーション入院患者の認知機能障害を評価する

2024.07.05

広島大学生体システム論研究室では,MEグループ,筋電グループ,感性ブレイングループを中心に高次脳機能解析とリハビリテーション応用に関する研究に取り組んでおり,独自に開発したiPadベースの検査アプリや機械学習アルゴリズム,脳画像解析法を用いて高次脳機能と脳損傷の関係解析を進めています.
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/17803

一連の研究は「高次脳機能研究会」として展開しており,広島大学 脳・こころ・感性科学研究センター,日比野病院の濱 聖司先生,(株)日立製作所 研究開発グループ 基礎研究センタの神鳥 明彦さん,マクセル(株)の水口 寛彦さんらとの医工連携・産学連携研究です.また,科学技術振興機構(JST)の「研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラムA-STEP 令和4年度産学共同(育成型)(2022~2024年度)」にも採択されています.
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/17357

今回新たに,開発中のiPadベースの検査アプリiTMT (iPad-based Trail Making Test part-A)を用いて高齢リハビリテーション入院患者の認知機能障害を評価することに成功し,Cell Pressから発行されているオープンジャーナル誌であるHeliyonに論文が掲載されました.HeliyonはWeb of Scienceの”MULTIDISCIPLINARY SCIENCES”というカテゴリーのQ1ジャーナル(Journal Impact Factorによるランキング)です.

Multi-temporal features during the tablet-based Trail Making Test part-A can evaluate cognitive dysfunctions in elderly rehabilitation inpatients
Kouki Kubo, Seiji Hama, Akira Furui, Tomohiko Mizuguchi, Akiko Yanagawa, Akihiko Kandori, Hiroto Sakai, Yutaro Morisako, Yuki Orino, Maho Hamai, Kasumi Fujita, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji
Heliyon, Volume 10, Issue 13, e33135, pp.1-13, doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e33135, 14 June 2024. (SCI, IF=3.4)
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024091667?via%3Dihub
PDF

今後も臨床応用を意識した研究成果をまとめていければと思っています.ひきつづきよろしくお願いします.

<論文内容>
We investigated a newly developed digitized Trail Making Test using an iPad (iTMT) as a brief cognitive function screening test. We found that the iTMT part-A (iTMT-A) can estimate generalized cognitive function in rehabilitation inpatients examined using the Mini-Mental State Examination (MMSE). Forty-two hospitalized participants undergoing rehabilitation (rehab participants), 30 of whom had cerebral infarction/hemorrhage (stroke participants), performed the iTMT five times (first three times: iTMT-A; fourth: paper version of TMT-A; fifth: the inverse version of iTMT-A) and the MMSE once. Each iTMT-A trial’s completion time was divided into the move and dwell times. In the partial least squares (PLS) regression analysis, the coefficient of determination for estimating the MMSE score was increased by using the dwell and move times extracted from the repeated iTMT-A and the availability of TMT-B, even for subjects with low MMSE scores. These findings indicate that the dwell time of iTMT-A may be important for estimating cognitive function. The iTMT-A extracts significant factors temporally and spatially, and by incorporating the learning effect of repeated trials, it may be possible to screen cognitive and physical functions for rehabilitation patients.

短時間の認知機能スクリーニング検査として,新たに開発したiPadを用いたデジタルトレイルメイキングテスト(iTMT)を検討した.その結果,iTMT part-A(iTMT-A)は,Mini-Mental State Examination(MMSE)を用いて検査されたリハビリテーション入院患者の全般的な認知機能を評価可能であることが明らかになった.リハビリを受ける入院患者42名,うち脳梗塞・脳出血患者30名を対象に,iTMTを5回(1~3回目:iTMT-A,4回目:TTMT-Aの紙版,5回目:iTMT-Aの逆版),およびMMSEを1回実施した.iTMT-Aの各試行の完了時間は,移動時間と滞留時間に分けられた.部分最小二乗(PLS)回帰分析では,MMSE得点が低い被験者においても,繰り返しiTMT-Aから抽出した滞留時間と移動時間,およびTMT-Bの有無を用いることで,MMSE得点を推定する決定係数が増加した.これらの結果は,iTMT-Aの滞留時間が認知機能の推定に重要である可能性を示している.iTMT-Aは時間的・空間的に有意な因子を抽出可能であり,反復試行による学習効果を取り入れることでリハビリテーション患者の認知機能・身体機能のスクリーニングが可能になると考えられる.

第733回 【研究紹介】手首装着型圧電フィルムセンサを用いた皮膚表面変形に基づく指タッピング運動の識別

2024.06.28

広島大学生体システム論研究室では筋電グループ,MEグループを中心に,新たな生分解圧電フィルムセンサを用いた生体信号計測法に関する研究に取り組んでおり,独自の生体信号処理アルゴリズムや機械学習アルゴリズムを用いてインタフェース応用や医療応用を進めています.この研究は圧電フィルムセンサの名前を冠した「picoleaf研究会」として展開しており,(株)村田製作所の森田 暢謙さん,森 健一さん,角田 知己さん,松本 龍彦さんらとの産学連携研究です.

今回新たに,手首装着型圧電フィルムセンサで皮膚表面変形を計測し,指のタッピング運動を機械学習的に識別することに成功し,IEEE Sensors Journal誌に論文が掲載されました.この論文誌”IEEE Sensors Journal”は”INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION – SCIE”(Journal Impact Factor, Journal Citation Indicatorによるランキング)と”PHYSICS, APPLIED”(Journal Citation Indicatorによるランキング)いうカテゴリーのQ1ジャーナルで,筋電グループの城明 舜磨君(D3)の博士学位論文の一部となる予定です.

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Finger-tapping Motion Recognition Based on Skin Surface Deformation Using Wrist-mounted Piezoelectric Film Sensors
Shumma Jomyo, Akira Furui, Tatsuhiko Matsumoto, Tomomi Tsunoda, and Toshio Tsuji
IEEE Sensors Journal, Volume: 24, Issue: 11, pp.17876-17884, doi: 10.1109/JSEN.2024.3386333, Date of Publication: 15 April 2024. (SCI, IF=4.3)
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10500304

今後も,生分解圧電フィルムセンサpicoleafを用いた新たなヒューマンインタフェースの研究を進めていければと思っています.ひきつづきよろしくお願いします.

<論文内容>
The miniaturization of computers has led to the development of wearable devices in the form of watches and eyeglasses. Consequently, the narrower screen size has raised the issue of operability for text input. This problem can be resolved using external input devices, such as physical keyboards. However, this can impair portability and accessibility. This study proposes a finger-tapping motion recognition system using wrist-mounted piezoelectric film sensors to realize an input interface with high wearability and not limited by screen size. In the proposed system, biodegradable piezoelectric film sensors, which are highly compatible with biological signal measurement, are attached to the palmar and dorsal surfaces of the wrist to measure minute skin surface deformation during tapping. The system detects the occurrence of tapping movements for each finger by preprocessing the measured signals and calculating the total activity of all channels. It also recognizes the type of finger movement based on machine learning. In the experiment, we measured ten different signals, including five-finger flexion and extension, for 11 subjects, to evaluate the effectiveness of the proposed method. According to the experimental results, tapping recognition accuracy for time-series data was 77.5%, assuming character input. In addition, the time difference between the detected and actual taps was approximately 50 ms on average. Therefore, the proposed method can be utilized as an input interface for wristband-type wearable devices.

コンピュータの小型化に伴い、腕時計や眼鏡などのウェアラブル端末が開発されている.その結果,画面サイズが狭くなったことで,文字入力の操作性が問題になっている.この問題は,物理キーボードなどの外部入力デバイスを利用することで解決できるが,これは携帯性やアクセシビリティを損なう可能性がある.本研究では,画面サイズに制限されない装着性の高い入力インタフェースを実現するために,手首に装着した圧電フィルムセンサを用いた指タッピング動作識別システムを提案する。提案システムでは,生体信号計測と親和性の高い生分解性圧電フィルムセンサを手首の掌側および背側に装着し,指タッピング時の微小な皮膚表面の変形を計測する.測定した信号を前処理し,全チャンネルの活動量の合計を算出することで,各指のタッピング動作の発生を検出する.また,機械学習に基づいて指の動きの種類を認識する.実験では,提案手法の有効性を評価するために,11人の被験者に対して5本の指の屈曲と伸展を含む10種類の信号を計測した.実験の結果,文字入力を想定した時系列データに対するタッピング識別精度は77.5%であった.また,検出されたタップと実際のタップの時間差は平均約50msであった.したがって,提案手法はリストバンド型ウェアラブルデバイスの入力インタフェースとして利用できる可能性がある.
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■ 「picoleaf研究会」に関連するこれまでの研究成果は以下の通りです.

Toward a Robust Estimation of Respiratory Rate using Cardiovascular Biomarkers: Robustness Analysis under Pain Stimulation
Ziqiang Xu, Toshiki Sakagawa, Akira Furui, Shumma Jomyo, Masanori Morita, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji
IEEE Sensors Journal, Volume: 22, Issue: 10, pp. 9904-9913, Digital Object Identifier: 10.1109/JSEN.2022.3165880 , Publication Date: MAY 15, 2022 (SCI, IF=3.301)

Beat-to-beat Estimation of Peripheral Arterial Stiffness from Local PWV for Quantitative Evaluation of Sympathetic Nervous System Activity
Ziqiang Xu, Toshiki Sakagawa, Akira Furui, Shumma Jomyo, Masanori Morita, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji
IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Volume: 69, Issue: 9, pp. 2806-2816, Digital Object Identifier: 10.1109/TBME.2022.3154398 , September 2022 (SCI, IF=4.756)

Pressure-based Detection of Heart and Respiratory Rates from Human Body Surface using a Biodegradable Piezoelectric Sensor
Ziqiang Xu, Akira Furui, Shumma Jomyo, Toshiki Sakagawa, Masanori Morita, Tsutomu Takai, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji
Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 5415?5418, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1?5, 2021.

A Wearable Finger-Tapping Motion Recognition System Using Biodegradable Piezoelectric Film Sensors
Shumma Jomyo, Akira Furui, Tatsuhiko Matsumoto, Tomomi Tsunoda and Toshio Tsuji
Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 6982?6986, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1?5, 2021.
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