パーソナルコンピュータ利用技術学会論文誌
Online ISSN : 2433-7455
Print ISSN : 1881-7998
最新号
選択された号の論文の6件中1~6を表示しています
  • 2019 年 13 巻 1 号 p. H1
    発行日: 2019年
    公開日: 2019/11/05
    ジャーナル フリー
  • 2019 年 13 巻 1 号 p. T1
    発行日: 2019年
    公開日: 2019/11/05
    ジャーナル フリー
  • 丸山 大岳, 斎藤 雄太, 山田 光穗
    2019 年 13 巻 1 号 p. 1-7
    発行日: 2019年
    公開日: 2019/09/12
    ジャーナル フリー
    居眠り運転や漫然運転を防止するための運転中の覚醒度や注意度,自動運転からドライバーへ権限委譲する際のドライバーの内的状態の把握を目的として,運転中の心理・生理データの分析が行われている.我々は,運転中の注意度を上げる試みとして,フレーム内でLEDを点滅できる雰囲気メガネを用いて,同様の実験を行い標識通過前に雰囲気メガネを動作させ, 注視中の眼球運動の標準偏差が雰囲気メガネによる事前警告により, いっそう増加することを示した.さらに基礎的な心理実験を行い,注視中の眼球運動の標準偏差の増加が注意の増加と対応しているか確認した.これらの結果から雰囲気メガネの動作により,視標の発見率が増加し,応答時間も短縮し,同時に注視中の眼球運動の標準偏差も増加し,本研究の有効性を明らかにした.
  • 王 元元, 岳 五一
    2019 年 13 巻 1 号 p. 16-24
    発行日: 2019年
    公開日: 2019/11/11
    ジャーナル フリー
    地域(=非大都市圏)における観光振興の取り組みは日本国の成長にかかわる重要なテーマである。この新たな観光の潮流には情報通信技術 (ICT)が大きく寄与している。このような背景において,本研究では,観光客目線の情報発信がもたらす宣伝と集客効果,また周遊促進による経済効果や地方自治体サイドの経済的な負担軽減,などを目指し,知名度が低く,広告・宣伝に割く資金 的余裕のない地域であっても,地方観光協会のTwitter アカウントを用いた,地方都市の魅力を効率的に情報発信する地方都市の観光客誘致戦略を提案する。本研究では,まず,情報発信効率の向上を目指すため,ツイートデータ取得システムを構築し,取得したデータに関して分析を行う。そして,構築した本システムにより,Twitter Analyticsを用いてツイートのインプレッション数とエンゲージメント数を取得し,地方観光協会のアカウントのツイートアクティビティを分析する。次に,Whotwiを用いてツイートの頻出語とよく使われるハッシュタグを抽出し,地方観光協会のアカウントでツイートされる特徴を抽出し,可視化する。さらに,Twpro を用いて各都道府県のフォロワー数を取得してヒートマップで示すことによって,地方観光協会のアカウントのフォロワー属性を分析する。また,本ツイートデータ取得システムを用いた実証実験を行い,構築したシステムにより,積極的な反応を示すユーザの割合であるエンゲージメント率が増加する可能性を示す。
  • 髙田 美樹, 青木 義満
    2019 年 13 巻 1 号 p. 25-30
    発行日: 2019年
    公開日: 2019/09/12
    ジャーナル フリー
    嚥下機能を評価するパラメータとして、喉頭の挙上量、前方移動量、嚥下開始から最挙上までの時間、喉頭の移動速度が挙げられる。これらのパラメータを定量的に得る唯一の現存装置は、放射線を用いる嚥下造影検査(VF 検査)である。VF 装置は、被検者に対しては被爆の問題があり、頻繁な検査ができないという問題がある。一方、医師にとっては定量化のための膨大な手間が欠かせない。そこで、簡便で頻繁に検査ができ、自動で定量化できる非接触・非侵襲嚥下評価装置を開発した。この検査装置は、嚥下時の喉表面の動きを喉の下方から観察して、喉仏の位置を自動追跡し、嚥下開始、ならびに喉頭の最挙上を検出するものである。喉仏は、挙上とともに喉表皮の内側に沈み込んで、外部からは見えなくなってしまうことがある。そのような例では、喉下方の表皮の変化から喉仏の位置を補完して追跡を試みた。その結果、人手による喉頭の追跡に対し、約90%の精度で自動追跡に成功し、嚥下評価パラメータの定量化を自動で行うことができた。
  • 藤原 菜帆, 田中 敏幸
    2019 年 13 巻 1 号 p. 31-36
    発行日: 2019年
    公開日: 2019/09/12
    ジャーナル フリー
    現在、病理診断では専門の知識を持つ病理専門医が病理画像を観察し、診断を行っている。しかし、日本では一般病棟当たりの病理専門医はおよそ0.3人という状況である。また、胃癌の罹患率は男女合わせて2位であり、今後高齢化社会が進むにつれて更に罹患者数が増加すると考えられる。いま、各病理医が大量の生検を診断しなければならない状況が問題視されており、その解決策としてコンピュータによる病理診断の自動化が注目されている。胃癌の悪性度を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で分類する研究も報告されているが、まだ十分な判別性能は得られていない。また、CNNに学習させるデータセットによる判別率への影響も十分に検討されていない。そこで本研究では、CNNに学習させるデータセットによる判別率の影響を比較検討する。なお、胃癌取り扱い規約に記載されるGroup分類に基づき、データセットにおける胃癌の悪性度をGroup1、Group3、Group5の3クラスに分類する。
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