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2024年2月9日

■ 以下の国際雑誌論文がアクセプトされました.この論文はMEグループの修了生である黒田 悠太君の卒業論文を発展させたもので,許 自強先生を中心に論文化することができました.おめでとうございます!

Neuroimaging-based Evidence for Sympathetic Correlation between Brain Activity and Peripheral Vasomotion during Pain Anticipation
Ziqiang Xu, Zu Soh, Yuta Kurota, Yuya Kimura, Harutoyo Hirano, Takafumi Sasaoka, Atsuo Yoshino, and Toshio Tsuji
Scientific Reports (accepted, SCI, IF=4.6)

2024年1月26日

■ 以下の国際会議発表を行いました.福田君(筋電グループ,M2),ごくろうさまでした!

341. Stochastic Fluctuation in EEG Evaluated via Scale Mixture Model for Decoding Emotional Valence
Shunya Fukuda, Akira Furui, Maro Machizawa, Toshio Tsuji
2024 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2024), Ha Long, Vietnam, 8-11th January, 2024.

2024年1月19日

■ 以下の国際学術雑誌論文が掲載されました.

177. Noninvasive Characterization of Peripheral Sympathetic Activation across Sensory Stimuli Using a Peripheral Arterial Stiffness Index
Ziqiang Xu, Reiji Anai, Harutoyo Hirano, Zu Soh and Toshio Tsuji
Frontiers in Physiology (Computational Physiology and Medicine), 14:1294239, DOI: 10.3389/fphys.2023.1294239, PUBLISHED 08 January 2024. (SCI, IF=4.0)
URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2023.1294239/full
PDF: https://www.readcube.com/articles/10.3389/fphys.2023.1294239

■ 以下の研究課題が広島大学大学院先進理工系科学研究科研究倫理審査委員会に承認されました.この研究課題は「ひろしまものづくりデジタルイノベーション創出プログラム」(2023~2026年度)に関連したもので,本研究室修了生の西川 一男先生(広島大学デジタルものづくり教育研究センター特任教授, マツダ株式会社技術研究所革新研究創成部門統括研究長兼首席研究員,博士(工学))が指揮する「スマート空調システム開発プロジェクト」の研究内容です.生体システム論研究室ではMEグループを中心に研究に取り組む予定です.

許可番号:ASE-2023-14(大学院先進理工系科学研究科研究倫理審査委員会)
研究期間:2024年1月16日 ~ 2027年3月31日
研究課題名:人間の温冷感/温熱快適性評価および生理データ解析に関する研究
研究代表者:辻 敏夫

2024年1月12日

■ 以下の国際学術雑誌論文が掲載決定になりました.この論文はD3の宮本 聡史さん(MEグループ,広島大学病院診療支援部臨床工学部門)の博士学位論文の一部になる予定です.おめでとうございます!

The number of microbubbles generated during cardiopulmonary bypass can be estimated using machine learning from suction flow rate, venous reservoir level, perfusion flow rate, hematocrit level, and blood temperature
Satoshi Miyamoto, Zu Soh, Shigeyuki Okahara, Akira Furui, Taiichi Takasaki, Keijiro Katayama, Shinya Takahashi, and Toshio Tsuji
IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology, DOI: 10.1109/OJEMB.2024.3350922. (accepted, ESCI, IF=5.8)
Early access: https://ieeexplore.ieee.org/document/10382573

■ 以下の国内講演会で研究発表を行いました.全員,良い反響でよかったと思います.発表者のみなさん,おつかれさまでした!

空気圧ゲル人工筋を用いた足首への外乱付与が可能なバランストレーニング機器の開発
磯島 啓吾,栗田 雄一,平田 和彦,木村 浩彰
第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SICE SI2023), 新潟県朱鷺メッセ, 2023年12月14~16日.

人工筋アシスト装置における力の立ち上げパターンと精神的負荷の関係解析
岩本 英憲,栗田 雄一
第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SICE SI2023), 新潟県朱鷺メッセ, 2023年12月14~16日.

視覚と力覚の同時介入による降段感覚の提示
中川 康太,栗田 雄一
第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SICE SI2023), 新潟県朱鷺メッセ, 2023年12月14~16日.

疼痛予期時の脳ネットワークと末梢血管剛性の相互作用:fMRI研究
斎藤 颯,木村 友哉,許 自強,平野 陽豊,曽 智,笹岡 貴史,吉野 敦雄,辻 敏夫
第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SICE SI2023), 新潟県朱鷺メッセ, 2023年12月14~16日.

コラム

第720回 2023年度修士論文発表会

2024.02.20

2023年度広島大学大学院先進理工系科学研究科先進理工系科学専攻電気システム制御プログラム修士論文発表会が2月20日に行われ,本研究室から9名のM2が発表を行いました.
全員,非常に魅力的な研究内容と研究発表で,M2の最後を飾るにふさわしい素晴らしい発表会でした.質疑応答の内容もよかったと思います.
発表者と研究題目は以下のとおりです(発表音順).

丸子 紗季
Development of a zebrafish ventilatory signal measurement system
(ゼブラフィッシュの呼吸波計測システムの開発)

金子 健太郎
Cardiac and Upper Limb Autonomic Responses to γ-Undecalactone Odor are Significantly Related to Pleasantness and High Arousal Evaluations
(-ウンデカラクトン臭に対する心臓と上肢の自律神経反応は快度と活性度に有意に相関する)

小濵 遼平
Non-invasive measurement of peripheral sympathetic nerve activity and its relationship to peripheral arterial stiffness
(末梢交感神経活動の非侵襲計測と末梢血管剛性との関係解析)

木村 友哉
Analysis of Human Brain Networks in Maneuvering Steering Wheel : An fMRI Study
(ハンドル操舵時の脳ネットワーク解析:fMRI研究)

齋藤 環希
Measurement and Evaluation of Baroreflex Function in Stroke Patients Using Peripheral Arterial Stiffness
(末梢血管剛性を用いた脳卒中患者における圧受容器反射感受性の解析と評価)

干場 滉太
A Machine Learning-based Screening Method for Driving Aptitude in Post-stroke Individuals Using Cognitive-motor Function Tests and Brain Lesion Location
(認知運動機能検査と脳損傷部位を用いた機械学習に基づく脳卒中患者の運転適性評価)

福田 隼也
Scale Mixture-based Classification Layer for Deep Neural Networks and Application to Bio-signal Classification
(ディープニューラルネットワークのための尺度混合分類レイヤと生体信号分類への応用)

松瀬 亮汰
Myoelectric Prosthetic Hand Control using Dynamic Setpoints Based on Speed of Muscle Force
(筋力速度に基づく動的セットポイントを導入した筋電義手制御)

松浦 詩乃
Estimation of FIM values using machine learning based on movement measurements
(運動計測に基づく機械学習を用いたFIM値推定)

各研究テーマは来年度以降も継続して取り組んでいく予定です.各自,研究内容をもう一度よく整理し,研究室を離れる人は引き継ぎ資料をしっかりまとめておくとよいでしょう.

修論発表会,おつかれさまでした!!

第719回 2023年度卒業論文発表会

2024.02.13

2023年度広島大学工学部第二類電気システム情報プログラム卒業論文発表会が2月13日に行われ,本研究室からは4年生8名が1年間の研究成果を発表しました.

発表者と研究題目は以下のとおりです(発表順).

宮崎 裕貴
二次元テクスチャデータからの振動生成による触感再生

木吉 達哉
持ち上げ動作アシストにおける振動付与が力知覚変化に与える影響の考察

井上 勝矢
視覚と力覚の同時提示による手指トレーニング支援システムが自己効力感に与える影響

藤原 幸多朗
視野の拡大・縮小に対応して操作性が変化する遠隔操作システム

岡部 陸
脳卒中患者を対象とした自覚的垂直位・体幹機能・脳画像の機械学習解析

斎藤 颯
予期を伴う疼痛刺激に対する脳ネットワークと末梢血管剛性の相互作用:fMRI研究

野中 啓太郎
生分解圧電センサを用いたイヤホン型生体情報モニタリングデバイスの開発

大本 僚輝
快臭と不快臭に対する主観評価と自律神経活動の関係解析

4年生全員,研究内容もプレゼンテーションも質疑応答もすべて素晴らしく,最高レベルの卒論発表会だったと思います.もちろん,研究としての課題は残っていると思いますので,各自,自分自身の研究内容や質疑応答をよく精査し,今後の課題を明確にしておくとよいでしょう.次の研究発表の機会にはさらに良い発表ができると思います.

これまで日々指導をしてくださった各グループの先生方や先輩たちに感謝しつつ,自分の研究に自信と誇りを持ち,より高いレベルの卒業論文完成を目指して引き続きがんばってください.

卒業論文発表会,おつかれさまでした!!

第718回 2023年度論文発表会

2024.02.09

2024年もあっと言う間に約1ヶ月が過ぎ,卒業・修了の季節が近づいてきました.2023年度の卒業論文発表会は2月13日(火)に,修士論文発表会は2月20日(火)に,博士論文発表会は2月14日(水)にそれぞれ開催されることになりました.

■卒業論文発表会:8名発表予定
場所:A1-141, Teams
日時:2月13日(火) 13:00-14:20

■修士論文発表会:9名発表予定
場所:A1-141, Teams
日時:2月20日(火) 12:45-15:00

■博士論文発表会(公聴会):1名発表
場所:A1-141, Teams
日時:2月14日(火) 10:30-11:30

卒業論文発表会については学部3年生も聴講可能ですので,研究室配属の参考になると思います.また,生体システム論研究室研究室メンバーはすべての発表会を聴講可能ですので,ぜひご参加ください.

発表準備を行う際には,
・研究の意義,目的
・従来研究とその問題点
・自分の研究のセールスポイント(独創性・新規性・有用性):どのような工夫を行ったのか
・研究結果:何ができたのか
・今後の課題
などについて整理し,簡潔に説明できるようまとめておきましょう.
また発表スライドを作成する際には,発表のストーリが分かりやすく,かつ魅力的で説得力があるかどうか,グループゼミ等でよく確認しておくとよいでしょう.

学生生活の総決算にふさわしい内容の論文発表会となるよう,ラストスパートでがんばってください!

第717回 【研究紹介】心肺バイパス中に発生するマイクロバブルの数は,吸引血流量,静脈リザーバーレベル,灌流血流量,ヘマトクリットレベル,血液温度から機械学習的に推定可能

2024.02.02

広島大学生体システム論研究室では約10年前から人工心肺に関する研究を開始し,博士課程修了生の岡原 重幸先生(純真学園大学保健医療学部教授),高橋 秀暢先生(広島国際大学保健医療学部講師),宮本 聡史さん(広島大学病院診療支援部臨床工学部門部門長),吉野 将さん(広島大学病院診療支援部臨床工学部門)らとともに,血液粘度推定,人工心肺装置の自動制御,血中マイクロバブル発生数の推定などの研究課題に取り組んできました.
https://bsys.hiroshima-u.ac.jp/news/17715

今回新たに,曽 智先生,古居 彬先生とともに人工心肺中のマイクロバブル発生数の機械学習による推定に成功し,IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biologyに論文がアクセプトされました.

この論文は宮本 聡史さんの博士学位論文の一部になる予定です.今後も本研究チームとともに研究を継続し,臨床での研究成果につなげ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.

The number of microbubbles generated during cardiopulmonary bypass can be estimated using machine learning from suction flow rate, venous reservoir level, perfusion flow rate, hematocrit level, and blood temperature
Satoshi Miyamoto, Zu Soh, Shigeyuki Okahara, Akira Furui, Taiichi Takasaki, Keijiro Katayama, Shinya Takahashi, and Toshio Tsuji
IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology, DOI: 10.1109/OJEMB.2024.3350922. (ESCI, IF=5.8)
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10382573
PDF: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10382573

<論文内容>
Goal: Microbubbles (MBs) are known to occur within the circuits of cardiopulmonary bypass (CPB) systems, and higher-order dysfunction after cardiac surgery may be caused by MBs as well as atheroma dispersal associated with cannula insertion. As complete MB elimination is not possible, monitoring MB count rates is critical. We propose an online detection system with a neural network-based model to estimate MB count rate using five parameters: suction flow rate, venous reservoir level, perfusion flow rate, hematocrit level, and blood temperature. Methods: Perfusion experiments were performed using an actual CPB circuit, and MB count rates were measured using the five varying parameters. Results: Bland–Altman analysis indicated a high estimation accuracy (R2>0.95, p<0.001) with no significant systematic error. In clinical practice, although the inclusion of clinical procedures slightly decreased the estimation accuracy, a high coefficient of determination for 30 clinical cases (R2=0.8576) was achieved between measured and estimated MB count rates. Conclusions: Our results highlight the potential of this system to improve patient outcomes and reduce MB-associated complication risk.

目的:マイクロバブル(MB)は心肺バイパスシステムの回路内で発生することが知られており,心臓手術後の高次脳機能障害はカニューレ挿入に伴うアテロームの飛散だけでなく,MBによっても引き起こされる可能性がある.MBを完全に除去することは不可能であるため,MBカウント率のモニタリングは極めて重要である.我々は,吸引血流量,静脈リザーバーレベル,灌流血流量,ヘマトクリットレベル,血液温度の5つのパラメータを用いてMBカウントレートを推定するという新たなニューラルネットワークベースのモデルを用いたオンライン検出システムを提案する.
方法:実際のCPB回路を用いて灌流実験を行い,5つのパラメータを変化させてMBカウント率を測定した.
結果:Bland-Altman分析の結果,推定精度は高く(R2>0.95,p<0.001),有意な系統誤差は認められなかった.臨床においては,臨床手技を含めると推定精度は若干低下するものの,30症例のMBカウント率の測定値と推定値の間に高い決定係数(R2=0.8576)が得られた.
結論:本論文の結果は,このシステムが患者の転帰を改善し,MBに関連した合併症のリスクを減少させる可能性を強く示している.