1991 年からこれまで、陸上競技をはじめとするオリンピックや世界選手権代表選手の強化に関わる医・科学サポート活動を行ってきている。 東京2020 では、競歩、マラソンにおける暑さ対策、コンディショニング対策が2014年から本格的にスタートした。夏場の競技現場における暑熱対策のポイントは、①暑熱環境下においては、深部体温が40℃を超えると運動パフォーマンスが制限される、②体重の2%を超える脱水によって運動パフォーマンスが低下する、③発汗に伴い水分だけでなく、電解質やカルシウムなどのミネラル、ビタミン類も失われる、が挙げられ、暑熱順化のためには深部体温を1℃以上（38℃以上）上昇させ、中強度の運動を60〜100 分前後を７～14 日連続で行うことが推奨されている。パリでも暑さが懸念され、同様に暑さ対策に取り組んだ。 アスリートは、日々のトレーニングをより効果的に行い、そのトレーニングの成果を最大限に発揮して競技成績につなげるために、トレーニングを効果的かつ継続的に行うことが大切である。そのためには体調管理として、日々の体調の可視化と疲労回復の内容を考える必要があるため、色々な指標を用いてコンディションの把握に努めてきた。 本特別講演では、これまでに取り組んできたサポートの内容や東京オリンピック・パリオリンピックで行った暑さ対策、コンディショニングに関する取り組みについてお話しさせていただく予定である。

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フェンシング競技の練習内容として，実践的な練習に多くの時間をかけているという特徴がある．しかし，練習時の怪我の発生率が大学生，社会人ともに60％を超えており，長時間の実践的な練習が原因でオーバートレーニングによる怪我が目立っている．このことから練習量や内容の見直しが必要であると考えられる（日本フェンシング協会医学委員会コンディショニング部会，2020）．一般人おいても行動体力は必要な要素となり，スポーツ選手においてはパフォーマンスを構成する重要な要素となることから，フェンシング選手の行動体力に着目をした．本研究では，競技力向上に向けた個々に合わせた指導法の検討を行うため，フェンシング選手の行動体力の特徴の把握を目的とした．大学生フェンシング部７人を対象に行い，立ち幅跳び，立ち三段跳び，ヘキサゴンアジリティテスト，プロアジリティテスト，マルシェロンぺプロアジリティテスト，10ｍ走を測定した．全項目において２回行い，結果が良い方を採用した．各種目の順位と総合順位をそれぞれフェンシング順位と比較を行った結果，フェンシング順位上位３名と体力テスト上位３名は同一の選手となった．以上のことから，行動体力の改善が競技力向上及び怪我の予防に繋がるとともに，練習内容の改善に向けた指標の一つとなりうることが考えられた．

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The muscles of the lower extremities are important in baseball, and recovery methods should be　considered. AVA cooling is an effective recovery method because, unlike conventional icing, it allows cooling without decreasing blood flow. Therefore, the purpose of this study was to investigate whether AVA cooling is effective in the ecovery of muscle fatigue in the lower extremities. The results showed that AVA cooling improved muscle fatigue in the lower extremities before and after practice and improved pitching performance. This suggests that AVA cooling improves lower extremity muscle fatigue and is effective in improving pitching performance.

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腸内環境が改善することにより鉄代謝の抑制を防ぎ、鉄栄養状態の改善へつながる可能性がある．大学生駅伝選手に対し腸内環境を整える食事内容への介入を行うことで、腸内環境の改善が鉄栄養状態へ及ぼす影響を検討することを目的とした．大学生男子駅伝ブロックに所属する選手12名を対象に、2024年4月から2025年1月の箱根駅伝本選までの期間を調査期間とし、血液検査、腸内細菌叢検査、食物摂取頻度調査を2～3か月に1回の頻度で計4回実施する．得られた検査結果を基に個別に栄養指導を行い、寮で提供されている食事内容に腸内環境を整える食材を取り入れるだけでなく、腸活目線での栄養セミナーを実施し、選手の知識レベルを高め行動変容につながるようにアプローチを行った．本発表においては、1回目と2回目の結果について報告する．食物摂取頻度調査では水溶性食物繊維の摂取量に変化は見られなかったが、ヨーグルト等の摂取頻度は12名中3名が減小、1名が増加していた．ただし、ヨーグルトの種類は全員がビフィズス菌入りのものに変更していた．また、腸内細菌叢は菌の多様性スコアと菌数に変化は見られず、血液検査結果においてもヘモグロビン、フェリチンの数値に変化は見られなかった．今回、食事内容への介入を行ったところ、水溶性食物繊維の摂取量は変わらなかったものの、ビフィズス菌入りのヨーグルトに変更するなど食事内容に変化がみられた．しかしながら腸内細菌叢の変化は確認できなかったため、今後は食事内容に加え摂取量を高めることで腸内細菌叢の変化ならびに鉄栄養状態への影響を検討していくことが必要である．

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The purpose of this study is to Clarify the relationship between cytokinesis and calcium ion flow. It is generally known that the interactions between cytokines and receptors on the neutrophil surface are related to signaling by calcium ions. In this study, to clarify the effect of calcium ion concentration on the neutrophil propulsion mechanism, observation experiments with a microscopy are conducted. As calcium ion indicator, fura-2 is used. The time history of calcium ion concentration is obtained. As a result, it was found that both the cytokine concentration gradient on the membrane and the calcium ion concentration gradient inside the neutrophil periodically change and the frequency is almost same. It is concluded that calcium ions flow has correlation with cytokine flow.

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教育においては初等教育や高等教育、社会人向けに関わらず、授業を行う際に重要な事柄をキーワードとして提示し、そのキーワードに沿って実施することが一般的であり、授業を受ける側の記憶に残るキーワードを設定する必要がある。本研究で使用した教育研究支援システムであるキーワードミーティング(KWM)は教員が学生に伝達するメインキーワード(M-kw)と，それに付随するサブキーワード(S-kw)の組合わせを事前に選定し、授業後に学生の記憶量を把握することができ、大学講義やセミナーなどで利用されている。高等専門学校の実習授業においては、学生の授業における知識取得の向上に向けて、キーワードの記憶割合の増加が望まれる。特に実習授業では、テキストに沿った操作手順や専門知識を効率良く伝達することが重要である。授業内において、知識の伝達時間を最小限にし演習時間を増やし、伝わりやすいキーワードの設定や記憶に残りやすい伝達方法が必要となる。本研究では、授業で使用したキーワードについて、文字数と品詞の組み合わせと学生の記憶割合の関連、また記憶割合が60％未満のキーワードについて復習kwとして再提示し、記憶割合の増加率との関連を分析した。その結果として、これらの関連についてはお互いに大きな違いや変化が認められなかったが、復習kwの導入により、ほとんどのキーワードカテゴリにおいて、記憶割合の増加率はプラスとなり、学生の知識取得の向上が確認された。

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【はじめに】高齢化が進行する日本では、病院完結型の医療から地域の中で医療・介護が提供される地域包括ケアシステムへの移行が進められている。今後、看護師のキャリア形成は、病棟での看護業務の熟達・高度化の道のほかに、現在すでに離島や遠隔地、過疎地で行われているような、高齢社会でかつ医療資源が不足している中で展開される地域の一部としての医療（地域医療）も選択肢に含まれることが増えると考えられる。そこで本研究では、病棟で勤務する看護師が、次のキャリアとして地域医療を候補とする際に必要となる情報を明らかにし、キャリア形成を支援する一助となる教材のあり方を検討することを目的とした。【方法】島嶼看護の経験者を研究協力者とし、約60分間の半構成的面接を実施した。得られた語りをもとに、島嶼看護の専門家１名および研究者１名とともに分析・検討会を行った。本研究は、沖縄県立看護大学研究倫理委員会の承認を得て実施した(承認番号23005)。【結果】全4名の研究協力者に対する半構造化面接で得られた語りから抽出できたエピソードの数は合計64個であった。そこから、病棟で働く看護師が離島や過疎地で働く際に必要となる認識として抽出した。【考察】本研究により、病棟で働く看護師が次のキャリアとして地域医療を選択する際に認識しておくべき違いや特徴と、そのことを説明する具体的な語りが得られた。これらを看護師のキャリア形成の一助となるように整理し、教材配信のシステムを構築することが必要であると考えられた。

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In recent years, labor shortages have become a social issue, affecting even waste disposal facilities.This study proposes an affordable automated control system for cranes in waste disposal sites, aimed at lowering the barrier to automation for small and medium-sized enterprises. The system consists of two main parts: a camera-based coordinate designation unit and a joystick control for crane operation. We simulate the system using a desktop robotic arm as a crane model to verify its functionality. This paper details the camera-based coordinate designation and joystick control, as well as their key features.

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The authors are conducting research on a programming learning support system to make it easier for beginners to learn C programming. So far, we have designed and implemented a “standard coding form” to help program ssembly and a function to present hints according to the cause of stumbling blocks, and have evaluated the system as needed. A coding sequence, a method that records keystroke information as a way to monitor learner skills, has been developed. We believe that the functions we have studied and the analysis of coding sequences and presentation of the results will contribute to maintaining learner motivation. In this paper, we report the results of a comparison experiment with a conventional learning environment regarding the maintenance of motivation, and discuss the possibility that the design of each function is effective.

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This study investigates how calligraphic styles and viewers' expertise influence the aesthetic evaluation of apanese calligraphy. We developed a quantitative assessment method using Visual Analog Scale to analyze responses from 145 college students with varying calligraphic experience. Participants evaluated three fundamental writing styles (kaisho, gyosho, and sosho) across seven aesthetic dimensions. Statistical analysis revealed three key findings: (1) distinctive perceptual characteristics for each style, with kaisho excelling in readability (mean 0.76) while sosho demonstrated superior artistic uniqueness; (2) significant expertise-dependent evaluation differences, particularly in perceiving sosho's artistic qualities (experienced: 0.72, novice: 0.52); and (3) the formation of distinct evaluation patterns based on viewers' expertise levels. These findings provide empirical evidence for developing objective evaluation criteria in calligraphy education and automated assessment systems for traditional Japanese calligraphy.

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Currently, there are few reports comparing the psychological factors of supporters before and after activities for children with developmental disabilities. Accordingly, this study aimed to explore the changes in awareness of coaches who provide exercise and sports instruction to children with developmental disabilities, and to examine how their teaching methods and interactions with parents change because of their involvement with children with developmental disabilities, leading to personal growth. Analysis using semi-structured interviews and KJ method showed that the coaches improved the quality of their instruction by placing emphasis on flexible teaching methods for children and creating a safe and fun environment and building relationships of trust with the children and their parents.

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水素ガス摂取が細胞毒性の強い活性酸素種を選択的に消去し，酸化ストレスに対して細胞防御機能を有する抗酸化剤になることが報告されている．本研究は身体への負担が大きいと考えられる夏合宿期間において大学男子駅伝選手を対象に高濃度水素酸素ガス（HHOガス）の吸入が酸化ストレス指標や筋損傷・肝機能指標に与える影響を検討した．大学男子駅伝選手17名を対象に夏合宿期間中における8日間を調査期間とし，トレーニング・主観的コンディション指標を毎日，酸化ストレス・筋損傷・肝機能指標を1日目，7日目，8日目の16～18時に測定した．HHOガス（水素65%，窒素0.9%，酸素33%，流量250cc/分）の吸入時間およびタイミングは選手の自主性に任せ，各選手のHHOガス吸入総時間の中央値を境にHigh volume群（H群：6名）とLow volume群（L群：11名）の2群に分けた．酸化ストレス度（d-ROMs）はL群でのみ1日目と比較し8日目で有意な低下を認めた（p<0.05）．抗酸化力（BAP）はH群でのみ1日目と比較し7日目で有意な低下を認めた（p<0.01）．クレアチンキナーゼは両群で1日目と比較し7日目で有意な低下を認め（p<0.01），L群でのみ8日目に上昇する変化が示された．他の指標における変化は認められなかった．8日目午前に25km走が行われたことから，その前後である7～8日目の各指標の変化率とHHOガス吸入総時間との関係をみたところ，d-ROMsとの間に負の，BAPおよびBAP/d-ROMsとの間に正の相関関係を認めた（r=-0.45，p<0.1：r=0.47，<0.1：r=0.61，p<0.01）．調査期間中のHHOガス吸入による効果は認められなかったが，25km走後における酸化ストレスへの影響は事前の吸入時間に応じて軽減される可能性が示された．

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尿管結石は，尿中の成分が結晶化してできた結石が，尿管に詰まる疾患であり，激しい痛みや血尿を 伴う．近年，尿管結石に対する治療方法として，体外衝撃波結石破砕術(ESWL：Extracorporeal ShockWave Lithotripsy)と経尿道的結石破砕術(TUL：Transurethral Lithotripsy)が確立されている．その中でも，ESWLはTULに比べて侵襲性が低く，入院の必要がない治療方法であることから，特に初期治療における第一選択として重要である．ESWLでは，それぞれの患者に対して結石の位置や大きさ，または患者の体格等に応じて，衝撃波の照射強度や回数を調整することで，安全性と破砕効果が考慮される．一方で，統計解析により照射強度は成功率に有意な関係がないことが報告された．しかし，同報告における解析では，患者の性別や年齢，結石の性状等の特徴量が照射強度と成功率の関係に与える影響を十分に検討がなされていない．そこで，本研究ではこれら特徴量による条件ごとの解析を行うことで，照射強度とアウトカムの関連性について検討した．その結果，一定の関係が見られた．

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AHP（階層分析法）は単純な一対比較を用いる手法で，人間を含むシステムでの多目的の代替案選択 意思決定で有効とされている，各評価基準のウェイトの統合などにより算出される各代替案の総合ウェイト が選好の度合いを表す．ただし実践では，意思決定者の多数の一対比較の回答の曖昧さが引き起こす 比較行列の整合度の悪化がしばしば見られ，結果的にデータの信頼性の低下として現れることが多い．． この原因である意思決定者の比較値同定の困難さを回避するための一つの拡張法に，一対比較行列の要素をファジィ数で表現するファジィデータAHPがある．意思決定者は最も確からしいと思える点（コア）の他に，確実に比較値が含まれている区間（サポート）を答える．このファジィ一対比較により，問題はファジィ制約条件問題に帰着し，最終的にクリスプな評価基準ウェイトや最終的な選好度である代替案の総合ウェイトが得られる．しかし，ここで用いられるファジィ逆数行列においても実践では，信頼レベル（完全整合行列をどのレベルで確実に含むか）の低下が散見される．本研究では，信頼性低下に最も影響を与えている一対比較行列成分の探索を目的とする従来のAHPの整合度の感度分をもとに，ファジィ逆数行列に対する感度分析を用いた整合度の算出について考察し，提案する．

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Currently, using the internet as a means of gathering tourism information has become standard practice. Traditionally, information related to travel was obtained from travel magazines, television, and travel agencies. However, with the widespread adoption of the internet, these sources have been largely replaced by online earches for tourism information. Additionally, visitors to tourist destinations often share their experiences on platforms like SNS (social networking services). To increase tourism, it has become essential to analyze online information. In this study, we collect regional information from the vast amount of data available on the web for use in tourism promotion and regional revitalization. However, the data posted on SNS varies widely, and it often includes content that differs from the intended purpose of analysis. Therefore, in this study, we focus on the frequency of posts by the same user ID to classify the collected data. We examine whether it is possible to identify valuable posts through this classification based on posting frequency.

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In cloud computing, methods to perform machine learning while maintaining data security have been　widely studied. One of such methods is the secret computation method, which achieves high confidentiality by decomposing data and parameters for machine learning and performing distributed processing. The author has　proposed an algorithm that realizes the BP method, one of the machine learning methods, by allowing each terminal in a cloud system to act autonomously without a central terminal. However, the number of parameters　of this method increases as the number of data partitions increases. In this paper, we propose a method in which　the number of parameters does not increase from the viewpoint of machine learning, even if the number of data　partitions increases, by devising an update formula for the parameters in each terminal. Numerical experiments　are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed method．

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Continuous authentication is used to detect identity theft and to confirm the identity of a person. Continuous authentication using keystroke information, a type of biometrics, is a stress-free method that does not cause interruption of the work of the person being authenticated. In this paper, we present a model of continuous multimodal authentication using features obtained from a keyboard, a microphone, and a webcam, which are commonly used for external devices. This paper discusses the processing model we have built with the goal of realizing a processing model for the Enter key operation in free text input .

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In Japan, the rapid aging of the population has led to a critical shortage of caregiving staff, necessitating the urgent improvement of efficiency in care environments. Traditional video surveillance systems pose privacy concerns and have limitations in effectively monitoring elderly patients. In this study, we propose a non-contact, privacy-preserving system for monitoring and recognizing the Actions of elderly patients using depth cameras and human pose estimation techniques. Specifically, we employ depth cameras to collect data and utilize bounding box detection (BB) and human pose estimation (Keypoint) methods to analyze elderly Actions. To achieve detailed action recognition, we compare the effectiveness of the BB method with the Keypoint method and apply a Graph Convolutional Network (GCN) to model the relationships between body joints. Furthermore, we use a Transformer model for action recognition and compare two preprocessing methods—standardization and Min-Max scaling—to develop a more accurate action estimation model.

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We conducted an experiment in which subjects were asked to watch a drive recorder video, draw a map from memory, and at the same time answer the distance traveled, straight line distance, and direction of the end point as seen from the start point. The subjects were asked to watch two courses, "Course with sound " and "Course without sound ". Six courses of video were used in the experiment. The correct response rates for direction, distance, and change of course were compared with and without sound.

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The number of samples on the horizontal axis was normalized to 0-1 using data in which uric acid　values were arranged in ascending order. The data points were compared from A, B, and C of 3 data sets. In　each data, there are differences in uric acid levels between men and women. Also, based on the values on the　horizontal axis where the normal value falls, it was possible to compare which region was healthier using three　data points, A, B, and C.

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Using benchmark data, we investigated its accuracy using a spherical SOM．The following six data types were used: iris data, wine data, glass data, liver disease data, diabetes data, and breast cancer data. Each calculation was performed by normalizing the data to 0-1. For each method, each data was projected onto a spherical SOM, and the accuracy was judged by determining which group the boundary of each group of each data belonged to. As a result, the accuracy was highest for irises, wine, and breast cancer in that order. The rest had poor accuracy and many misclassifications.

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We examined the distribution status and characteristics of the cherry blossoms in the western part of　Tottori Prefecture. Here, we investigated the case of the Someiyoshino cherry treess on their triage of the diagnosis and their tree management by using the spherical SOM and the significance method.

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In the Traveling Salesman Problem (TSP), when the number of cities increases from hundreds to thousands, the number of trials itself is limited due to the increase in calculation time, and it becomes impossible to even get the correct solution. In the SOM method, the calculation time increases on the order of N2. This N2 factor etermines the limit of SOM. In this study, we focused on the function of neighborhood radius, one of the parameters, and attempted to reduce the number of learning cycles.

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The authors have defined a fuzzy contingency table (type-1/type-2 fuzzy contingency table) by applying　t-norm. Then, this enabled the fuzzification of typical similarity indices in general set theory into type-1/type-2　fuzzy contingency tables. In this paper, we propose a vector similarity calculation method using fuzzy　contingency table and a similarity evaluation method using MDS and multiple regression analysis, and evaluate　the similarity of correlated simulated data as its simulation.

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In general, fuzzy information such as human relationships can be effectively analyzed by applying fuzzy theory. The responses to each item obtained from surveys, etc., are summarized in a fuzzy contingency table. From the contingency table, we can analyze similarities and relationships among items effectively. In this paper, we show that the dissimilarity calculated from the Jaccard index corresponds to the natural distance, using a fuzzy contingency table with Minimum t-norm and Lukasiewicz t-norm. That is to say, Jaccard index with Minimum t-norm and Lukasiewicz t-norm can be called “distance-type similarity coefficient”.

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ファジィ理論におけるファジィ数はメンバーシップ関数によって与えられる．このメンバーシップ関数を実験から推定する方法は1980 年代ごろから試みられてきた．例えば下記の文献を参照．ファジィデータに基づく帰属度関数の確率論的推定、藤本 由紀夫, 新宅 英司、日本ファジィ学会誌、1995 年 7 巻 6 号 p.1229-1238

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This paper provides an overview of the author's studies of subjective evaluation measurements using visual analog scales (VAS). They have previously conducted studies into subjective evaluation measurement using VAS and Likert Scale, the correlation between subjective evaluation measurements and biosignal analysis values, and visualizing methods for subjective evaluation values. As a result, the usefulness of subjective evaluation measurement using VAS has been demonstrated. Meanwhile, the authors have also proposed a visualizing method for trends in small samples. Based on these results, it will be important to conduct studies into subjective valuation measurement using VAS in a wider range of fields.

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私たちの日常生活において音は、快適さや心地よさに大きく影響を与える。たとえば、車のエンジン音 が心地よいものであれば運転が快適に感じられ、家電の操作音が耳障りでなければ使いやすさが向上す る。また、睡眠時に周囲の音がうるさくなければ、睡眠の質が向上することも知られている。このように、音 が人間の生活に及ぼす影響は非常に大きい。 快適な音環境を実現するためには、ヒトが音からどのような印象を受けるかを評価する必要がある。このような音の評価指標として、主観的な音の大きさ、甲高さ、粗さ、変動感などの音質評価指標がある。しかし、これらの指標を毎回聴取実験を行って測定することは、実験環境や参加者の音の好みに影響されるため容易ではない。そのため、これらの指標を計算するための計算モデルが求められている。本研究では、ヒトの聴覚特性を考慮した音質評価指標の計算モデルの構築を行い、従来の音質評価指標の計算モデルと比較を行った。その結果、本研究で構築した音質評価指標の計算モデルは、従来の音質評価指標の計算モデルと比べて、ヒトの知覚をよく説明できることが分かった。現状のモデルは定常音にのみ適用可能であり、非定常音に適用が難しいといった課題が残されている。ヒトの生活環境には、定常音だけでなく非定常音も多く含まれるため、現状のモデルでは十分とはいえない。今後は、刻一刻と変化する音質を評価できる計算モデルの構築を目指す。

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In recent years, predictive maintenance for equipment in the manufacturing industry has gained significant attention. This study presents the development of a system that utilizes Wi-Fi sensing technology to non-invasively measure the vibration of machine tools and assess their operating conditions. By analyzing the channel state information (CSI) from Wi-Fi signals, the aim is to differentiate between various states, such as machine stoppage, idling, and cutting. Experimental results have confirmed that high-precision identification is achievable under controlled conditions. However, accuracy can be adversely affected by environmental changes, leading to fluctuations. To mitigate the impact of surrounding factors, a new CSI measurement system was designed to obtain more stable data. The findings from this research are expected to enhance the efficiency of equipment management within the manufacturing industry.

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国内における慢性透析患者数は約35万人に上り，透析治療中における静脈留置針の意図しない抜針は，重篤な医療事故の主要因の一つである．留置針の抜針事故は短時間で致命的な失血を引き起こす可能性があり，患者のQOLに重大な影響を与える．本研究では，非観血的手法を用いた留置針抜針の高精度な検出を目指し，患者と検出回路間の静電結合に伴うインピーダンス変化を解析する新規手法を提案する．本手法に基づき，周波数1 kHzから1 MHzの範囲における周波数および，位相特性を活用してスペクトログラムを生成するシステムを試作した．このスペクトログラムは，ゲインおよび位相差の変化を色調の変化として視覚的に表現することで，通常状態と抜針状態を明瞭に識別可能であった．また，これらのスペクトログラムに機械学習アルゴリズムを適用することで，抜針状態の高精度な自動検出の可能性が示唆された．本手法は，穿刺部の部分的接触や漏れを伴う状況を含む検出困難な条件下での抜針の早期検出を実現することを目指すものであり，これにより医療従事者の負担軽減および医療事故リスクの低減が期待される．さらに，透析装置と連携した自動監視システムの構築をすることで，より安全性の高い透析治療環境の提供が可能となる．今後，抜針状態および通常状態のデータセットを拡充し，本手法の有効性を検証するとともに，臨床における実用化に向けた課題の解決を図る予定である．

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This paper introduces research on building multimodal AI. Multimodal AI is an AI that can uniformly handle images, voice, text, and other environmental information. To build a multimodal AI, it is necessary to build a database and interface that can uniformly handle multimodal data. Multimodal data includes voice, text, and other environmental information data. Multimodal AI has experiences like humans and can make the same judgments and take the same actions as humans. Multimodal AI can make autonomous decisions in accordance with environmental conditions and objectives and makes decisions based on experience. To realize human multimodal AI, it is first necessary to create a database that can handle multimodal data.

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Idiopathic interstitial pneumonia (IIP) is one kind of designated diseases of Japan, because there is no way of treatment with western medicine. The attempt was made to adopt the acupuncture/moxibustion treatment for working out the IIP. The blood test shows the temporal decrease of sialylated carbohydrate antigen (KL-6), which is a serum marker to diagnose and monitor IIP. It implies that the activity of IIP is significantly reduced.

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高齢者の転倒は救急搬送とともなう負傷の主原因にもなっており，早急に対策していくべき重大な問題となっている．様々な研究において，転倒は筋力やバランスの低下，内服薬の影響等によって歩容が不安定になることが影響していると考えられている．このことから，歩容の周期変動からその不安定性を評価する方法が考えられる．本研究では， 不安定な歩行において，上肢と下肢の周期的な運動の調和が乱れることを想定し，コヒーレンスによって歩行の不安 定性を評価する手法を提案する．今回は実験で得られた歩行データを分析し，提案方式の有効性について検討した．実験では，歩行路としてトレッドミルを使用し，歩行の測定には光学式モーションキャプチャシステムOptiTrack（NaturalPoint inc.）を用いた．被験者には，「通常どおりの歩行」と左右にランダムにふらつく「不安定な歩行」を指示 した．各歩行における踵の上下方向と手首の前後方向の運動波形について相対的な関係をウェーブレットコヒーレン スにより分析したところ，不安定な歩行では通常の歩行に比べて歩行周波数成分のコヒーレンスの時間変動が大きく なり，その平均値も低下することから，有意な差が観測された．さらに，相対的な位相差についても，不安定な歩行で は，時間変動が大きくなる傾向が観測された．これらの結果から，踵と手首の運動データのコヒーレンスと位相差の時 間変動は，歩行の不安定性の評価に有効であると考えられる．

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Humans often use colors to judge situations well in their daily lives. Therefore, it is important to consider how colors are perceived in order to facilitate social life. In this study, we discuss improving the visibility of digital images based on color enhancement in color vision diversity, especially in dichromatic vision. The LMS color space is convenient for considering dichromatic vision. Meanwhile, digital images often employ the RGB color space to represent colors. We investigate color enhancement by mapping the coordinates of the LMS color space to the RGB color space. The performance of color enhancement is discussed in experiments.

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Soft tissue sarcoma (STS), which is a rare cancer, arise in soft tissues in the body, and it is difficult to diagnose and treat in general hospitals. This study focuses on obtaining a quantitative index that supports doctors building a treatment plan for STS based on the patient's risk of experiencing clinical events in the future. This index is expected to reduce the burden on doctors to make decision and realizing the tailored treatment considering the patient's condition. This paper proposes a survival period prediction method using convolutional neural network (CNN) and pathological images. The number of subjects is not enough to train a complex CNN model for regression because the STS is one of the rare cancers. We employ the mean-variance loss to perform the regression using a classification CNN called ResNet18. Furthermore, we propose the fit-label to efficiently train the classification CNN for the regression task. Experiments on 44 whole slide images of 44 patients showed that the proposed fit-label outperformed hard- and soft-labels, achieving the lowest mean absolute error of 6.5 months and the highest concordance index of 0.893. These results suggested that the proposed method can be used to evaluate the risk level of STS patients.

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慢性便秘症には多様な症状および病態が存在し，適切な治療法の選択にはX線画像から大腸内のガスおよび便の量と所在を把握することが有効である．我々は，U-Netを用いた腹部X線画像からのガスおよび便領域の自動抽出法を提案した．しかし，ガスおよび便領域のアノテーション作業は熟練の消化器内科医でも手間のかかる作業であるため，大規模なデータセットを構築することによる抽出精度向上は困難である．一方で，大規模な高品質アノテーション付きデータを用意することが困難である医用画像セグメンテーションの分野では，半教師あり学習を用いて疑似的なアノテーション付きデータを作成し，データ数の不足を補う研究が多く存在する．そこで本研究では，半教師あり学習手法のひとつであるPseudo-labelingを用いた腹部X線画像からのガスおよび便領域抽出における事前学習法を提案する．消化器内科医によるアノテーション付き訓練データ217例を用いて学習した場合と，そのモデルを用いて作成した疑似アノテーション付き訓練データ49例を事前学習に用いて同じ訓練データでファインチューニングした場合の2つの条件で実験を行い，結果を比較した．ガス領域の抽出精度はDICE係数でそれぞれ0.780および0.786，便領域ではそれぞれ0.647および0.652となった．いずれの領域においても疑似ラベル付き訓練データによる事前学習を行うことによる精度の向上が見られ，本研究におけるPseudo-Labelingを用いた事前学習法の有効性が確認できた．

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特発性正常圧水頭症（idiopathic normal pressure hydrocephalus: iNPH）は、歩行障害、認知機能低下、尿失禁の三徴候を特徴とし、高齢者に多く見られる疾患である。iNPHでは脳室の拡大や高位円蓋部・正中部の脳溝の狭小化が見られ、シャント手術による症状改善が期待される。一方、進行性核上性麻痺（progressive supranuclear palsy: PSP）は、歩行障害や認知機能低下、垂直方向の眼球運動障害を伴い、中脳被蓋部の萎縮が特徴である。両者の症状は類似しているが、iNPHのみ治療により完治可能なため、正確な鑑別診断が求められるが、現在の診断は脳MRI画像の視覚的評価に依存し、診断者の経験や知識により読影者間のばらつきが課題とされる。本研究では、両疾患の脳の異なる部位での特徴的な萎縮、拡大パターンを考慮するために、Multi-Head attention CNN (MA-CNN) とDiversify-Lossを組み合わせた手法を提案する。まず、Voxel-Based　Morphometry（VBM）解析を用いて灰白質（gray matter: GM）を抽出し、脳画像をMontreal Neurological　Institute空間に標準化する前処理を行う。その後、前処理済みのGM画像をMA-CNNモデルに入力し、複数の注意マップを生成することで、脳のさまざまな領域に同時に焦点を当てることを可能にする。Diversify-Lossは、各Attentionマップの焦点が重複しないようにし、より多様な特徴抽出を促進することで、モデルの汎化性能を向上させる。提案手法は、iNPH患者39名とPSP患者39名を対象に検証され、Accuracy0.962、AUC0.978を達成し、従来の3DCNN（Accuracy0.822、AUC 0.936）とDiversify-Lossを使用しない手法（精度0.911、AUC 0.966）の両方を大幅に上回る結果となった。

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脳内出血(ICH: intracerebral hemorrhage)は，高い死亡率と重篤な後遺症を伴う脳血管障害であり，迅速な診断が求められる．診断には頭部CT画像からのICH領域の体積，形状，位置などが有効である．しかし，急性期のICH領域の増大を予測することは医師にとって非常に困難であり，治療選択を難しくしている．よって，頭部CT画像を用いたICH領域の増大予測を支援する技術が求められる．本研究では、Auxiliary lossを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による頭部CT画像からのICH領域拡大予測のクラス分類を提案する．損失関数には、クラス分類に用いられるBinary Cross Entropy (BCE)に加え，Auxiliary lossとして脳内出血の領域抽出を目的としたセマンティックセグメンテーションにおけるDice lossを組み込んでいる．Auxiliary lossは，拡大予測における主要な関心領域であるICH領域を抽出する役割を果たす．その結果，ICH領域周辺の特徴量をより効果的に学習し，分類性能を向上させること可能になる．さらに，ICHとCT値が近い脳室内出血(IVH : intraventricular hemorrhage)を正確に識別できるため，IVHに依存しないICH領域拡大予測が期待できる．提案法を評価するため，ICHとIVHの双方を有する症例330例に適用した. 提案手法では，CNNのネットワークモデルとしてVGG，ResNet，EfficientNetを用いる．結果として，Auxiliary lossを用いることで分類精度が向上した．

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This paper presents a comparative study evaluating the effectiveness of the Visual Analog Scale (VAS) and ikert Scale (LS) for assessing AI-generated emotional responses to short stories. We conducted experiments with technical college students majoring in information systems (n=20-22/group) and AI responses (using　ChatGPT GPT-3.5, with five ifferent personality settings per evaluation method) to analyze four basic　emotions: interest, surprise, sadness, and anger. Three short Japanese stories were selected as stimuli, focusing　on their potential to elicit subtle emotional responses. The results revealed that VAS demonstrated superior performance in capturing AI-generated emotional responses, particularly in terms of precision and sensitivity to subtle variations. Our findings indicate that AI consistently overestimated positive emotions (interest and surprise) compared with human responses, while showing varying degrees of accuracy in recognizing negative emotions (sadness and anger). Additionally, VAS exhibited higher consistency and smaller standard deviations in AI response measurements than LS, especially with limited data points. This research contributes to the methodology of evaluating AI's emotional intelligence and provides insights into the development of more empathetic AI systems. Furthermore, we discuss future research directions, including multimodal emotional assessment and cross-cultural comparative studies, to enhance our nderstanding of AI's emotional recognition capabilities of AI.

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We have made concerted efforts to support the smooth implementation of programming education, focusing on preparation and practical application. While our aim is to utilize programming education materials effectively, we recognize that varying teacher competencies and subject-specific characteristics can pose challenges. Our research investigates how teachers can optimally use programming education materials and adapt their approaches based on specific circumstances. We are developing methods to flexibly present the same materials across different contexts and subjects. Additionally, we have identified key features of effective programming education materials. In this study, we will present our findings to date and discuss our future plans in this field, emphasizing the importance of adaptable strategies in programming education.

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近年，パラスポーツの実施状況について，ハード面およびソフト面の両側面からの検討が進められている．第2 次スポーツ基本計画では，ライフステージに応じたスポーツ活動の推進を目標に掲げ，成人のスポーツ実施率 について「1 回以上を40%程度」「週3 回以上を20%程度」とする数値目標を提示している．一般的に「パラスポ ーツ」と聞くと，パラリンピックを代表とするハイパフォーマンススポーツが連想されるが，それだけにとどまるもの ではない．いわゆる障害者とスポーツという視点から見ると，スポーツの実施状況は依然として低水準にとどまっ ている．東京パラリンピックの開催決定を契機に，障害者のスポーツ環境は整備が進んだものの，2020年時点における障害者のスポーツ実施率は「週1 日以上で24.9%」「週3 日以上で12.3%」と低い水準にとどまっている．このことから，スポーツを楽しむ環境の整備が喫緊の課題であることが明らかである．これらの解消には，スポーツや運動プログラムの作成はもちろん，活動を支援する指導者等の適切な配置が重要となる．本研究では，発達障害児を対象としたスポーツ支援に携わる指導者への面接調査を通じて，コーチング環境の在り方について検討した．調査対象者は，発達障害児を対象としたスポーツプログラムを企画・運営する国際的なスポーツ資格を有する指導者である．面接調査の結果，指導者が発達障害児との関わり方や距離感の調整，障害特性への理解や気づきが，コーチング環境における重要な要素であることが示唆された．また，インタビュー分析から得られた興味深いデータも明らかとなり，これらについては今後の学会において報告する．本研究は，JSPS科研費23K10670 および21K11399 の助成を受けたものです．

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