本講演では、介護現場における DX（Digital Transformation）の現在地を整理し、その基盤となる介護現場の UX（User Experience）、そして⽣成 AI による AX（AI Transformation）がもたらす今後の展開について述べる。 介護分野は他業界に⽐べて深刻な⼈材不⾜と⾼度な個別対応が求められる⼀⽅、現場の UX に最適化されたシステムの整備は遅れているのが実情である。近年の⽣成 AI や⾳声 AI、マルチモーダル技術の進展により、業務負担の軽減や個別ケアの⾼度化が現実味を帯び、介護現場の AX が⼤きな注⽬を集めている。 本講演では、我々の研究や介護記録 AI アプリの普及に向けた取り組みを紹介しつつ、これからの介護分野に求められる UX・AX のロードマップと、今後の研究・社会実装の展望について述べる。

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Through the experience as a part-time lecturer in mathematics to students, we found that students’ engagement in class and their test performance vary depending on their level of understanding and their degree of liking for mathematics. Based on these two factors, students were divided into groups, and their cognitive structures were constructed and compared using fuzzy theory. From this comparison, we considered effective mathematics teaching strategies for each group of students.

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The first author, a part-time lecturer teaching mathematics at a high school, noticed discrepancies in students’ understanding of the connections between units and topics during instruction. To examine students’ cognitive structures regarding the teaching materials, a questionnaire and a test based on rubrics were administered, and the data were analyzed using fuzzy theory. As a result, it became possible to visually identify the units that students mistakenly believe they understand, as well as the differences between the inter-topic connections assumed by teachers and those perceived by students.

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In recent years, generative AI has been widely adopted across various fields. In particular, large language models (LLMs) possess highly advanced text-generation capabilities, and their applications have expanded rapidly. Within the tourism domain, services such as automated travel planning, AI-generated tourism guidance, and conversational tourist information systems are becoming increasingly common, with local governments and tourism organizations actively promoting their implementation. Tourism guidance generated by AI has the advantage of providing information tailored to user input. However, generative AI faces well-known issues such as ",Bias", and ",Hallucination.", Inaccurate descriptions of historical, cultural, geographical, or facility-related information may mislead users, damage the reputation of local destinations, or even lead to practical problems and disputes. Despite these concerns, only a limited number of studies have examined the characteristics of AI-generated tourism guide texts. Furthermore, it remains unclear how differences among LLMs or assigned personas influence the content of the tourism guidance generated, and how such differences might affect the quality and reliability of tourist information services. To address these issues, the present study generates tourism guide texts using multiple generative AI models and conducts a comparative analysis through text-mining techniques. The objective of this study is to clarify the challenges associated with using generative AI for providing tourism information and to derive insights that may contribute to the development of more reliable AI-based tourism services.

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ブラインドフットボールは，1996年に国際視覚障害者スポーツ連盟（IBSA）により公認競技として認定されて以降，パラリンピックでの採用や国際大会の開催を契機に世界的に発展してきた．ブラインドフットボールに関する研究では，国際大会におけるシュート傾向や角度・距離の分析（橋口ほか，2013；坂本ほか，2015），中国代表のプレー特性に関する分析（李，2015），シュートの有効性（Puerto et al., 2018），さらには動作パターンやキネマティック特性の解明（Finocchiettiet al., 2019）など，攻撃面を中心とした多様な知見が蓄積されてきた．また，心理的課題やガイドの指示言語に関する研究（橋口，2013；大嶽ほか，2013）によって競技理解の深化が図られている．しかし，サッカーやフットサルでは一般的となっている「試合中の移動速度」を指標とした研究は，十分には行われていない．速度ゾーンを基準とした体力評価・パフォーマンス指標は，選手の特徴把握や戦術分析だけでなく，コンディション管理にも有効である．そのため，本競技に特化した速度ゾーンの設定は，今後の競技力向上において重要な基盤となる．本研究では，日本国内のトップクラブチームを対象にGPSデバイスを用いて試合中の移動速度を測定し，ブラインドフットボールにおける速度ゾーンの基準化を試みることを目的とした．計測データから選手がどの速度帯を多用しているか，競技特性に即した速度指標の有用性を検討した．得られたデータは，競技特性に基づいた速度基準の構築につながり，選手のパフォーマンス評価，戦術的フィードバック，そして科学的トレーニングデザインの策定に寄与する興味深いものであり，これらについて今後の学会において報告する． 本研究は，JSPS科研費17K01740の助成を受けたものです．

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This study proposes a method for evaluating relaxation during a tennis swing using a single IMU sensor. An IMU attached to the racket’s grip end recorded acceleration and angular velocity data, and racket head speed was calculated using rigid-body kinematics. Two features—the speed difference around impact and the swing speed at impact— were extracted, and a fuzzy inference system was constructed to estimate the relaxation level. The fuzzy system utilized triangular and trapezoid membership functions and five linguistic labels (“very low” to “very high”) for relaxation. Experimental results showed that relaxed swings exhibited higher head speeds and smaller post-impact deceleration compared to tense swings, consistent with the physiological knowledge that excessive muscle tension increases limb stiffness and reduces energy transfer efficiency. These findings demonstrate the feasibility of estimating swing efficiency using a single sensor. Future work will increase the number of participants and incorporate additional physiological sensors (e.g., EMG) to develop a movement-quality evaluation system applicable to sports coaching and rehabilitation support.

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本研究は上肢の関節角度推定システムの開発に向けた複雑な動作を対象としたモデルの訓練および 評価を目的としている．提案する関節角度推定システムは，被験者の右腕の前腕に装着したウェアラブル センサで取得したデータをDNNに入力することで，右腕全体の関節角度を出力する．筆者らの従来研究 では手を閉じて開くという単純な動作を対象としていた．本研究では右腕全体を動かす動作を対象とした． 訓練データの収集のため，U-Limbの研究から抜粋したジェスチャー「バッドポーズ」（10秒間）を被験者1 名で5回実施した．ウェアラブルセンサとしてMyo Gesture Control Arm bandを用いた．データの欠損およ び誤検出を抑制するためWeb カメラを2台導入し，手指および上肢をそれぞれ撮影した． Google MediaPipeを用いて動画像から右肩から指先までの25点のランドマークを取得した．2台のカメラで記録さ れたランドマークはアフィン変換を用いて共通の座標系へ統一した．ランドマーク座標から右腕の23関節 の仰角および方位角を算出し，これらを訓練データとして用いた．U-NetベースのDNNモデルを構築し， 5-foldクロスバリデーションによる評価を実施した．テストデータにおける関節角度推定誤差の平均は0.127 radであり、右腕全体を動かす動作でも関節角度を推定可能であることを示した．

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This paper proposes a triple-layer hybrid optimization algorithm that integrates Monte Carlo sampling, Genetic Algorithm, and Ant Colony Optimization. The proposed method enables adaptive cooperation among probabilistic exploration, evolutionary search, and pheromone-based reinforcement, thereby balancing exploration and exploitation dynamically. Benchmark experiments on Rastrigin, Rosenbrock, and Ackley functions demonstrated that the proposed algorithm achieved the best solution quality among conventional single algorithms, while successfully avoiding premature convergence. These results indicate that the proposed hybrid approach effectively enhances global search capability and robustness in continuous optimization problems.

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Path planning remains a critical challenge in robot navigation and autonomous driving. While the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm efficiently explores high-dimensional spaces, its asymptotically optimal variant RRT* suffers from slow convergence due to high computational overhead. This study evaluates two heuristic optimization techniques to accelerate RRT* convergence. First, ellipse sampling constrains random sampling to an elliptical region defined by the start and goal points as foci and the current path length as the major axis, eliminating wasteful samples. Second, path pruning removes redundant nodes to generate straighter, more efficient trajectories. Experimental simulations demonstrate that ellipse sampling significantly improves convergence speed, while pruning enhances path quality by reducing unnecessary detours. These heuristic optimizations substantially improve the practical performance of RRT* for real-time applications.

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Previously, the authors have applied the t-norm used in fuzzy set operations to define type-1 and type- 2 fuzzy partition tables. This approach enables the type-1/type-2 fuzzification of fuzzy correlation coefficients. This paper proposes a new probabilistic generative model for evaluating fuzzy correlation coefficients as relational indicators. The proposed model adopts a structure that probabilistically propagates the relational principle “true if true, false if false.” Using the vectors generated by this model, we quantitatively evaluate the directionality and strength of fuzzy correlation coefficients. Furthermore, we examine the validity of these coefficients as relational indicators using random data.

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【目的】末梢静脈カテーテル（ P I V C ） は、薬剤注入や栄養補給のために臨床現場で広く使 用されている。P I VC留置には血栓性静脈炎、浸潤、漏出などの合併症が存在する。乳児に おけるP I VC 挿入過程での静脈内血栓形成を調査するため、( 1 ) カテーテル流量（ 流量） 、 ( 2 )カテーテル接触による壁面せん断応力（ WS S ） の影響を、カテーテルサイズを考慮した計 算流体力学（ CF D ） および計算応力解析により推定し、それらのWS Sを比較することを目的 とした。その結果、本研究では、カテーテル流量および接触による血管壁せん断応力を計算 手法（ CF Dおよび計算構造法） により求めた。 【方法】流れの支配方程式はナビエ・ストークス方程式を,濃度モデルには輸送方程式を用 いた． 解析条件： R e≒1 3 とし,流量・濃度モデルに対する流量と濃度とする． 血漿に近い水 を用いて， カテーテルからの輸液を「輸液あり」と「輸液なし」の2ケースで検討を行った． 各モ デルの壁面には吸着速度を用いて瞬間ごとに壁面に濃度が吸着されるよう， 濃度フラックス を設定した． 【結果】最小カテーテルサイズを使用した場合,カテーテル先端との接触によって生じる血管 壁せん断応力の値は， カテーテル注入流量によって生じる血管壁せん断応力の値よりも著 しく大きいことがわかった． これより， 接触応力が主要な刺激要因である可能性が示唆された．

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1．はじめに 医療従事者の勤務による疲労回復を効果的に図るためには、ヘルスニーズを扱う疫学研究、実際の業 務を踏まえた調査・測定項目に関する知見が必要と考える。特に整形外科では患者の介助による看護師 の身体的負担が大きいといわれている。本研究の目的は整形外科病棟の看護師を対象に、主観評価と 生理・物理測定を用いたフィールド調査を行い、日勤勤務による日周性疲労、身体的・精神的ヘルスニー ズの実態を明らかにすることである。 2．研究方法 病棟看護師37名を対象に、勤務前後の自覚症状や疲労部位、身体的・精神的ヘルスニーズに関連す る業務内容などのアンケート調査と体組成の測定、勤務中の活動量の測定を行い、慢性的なヘルスニー ズの把握と勤務前後の比較を行った。本研究は、研究代表者の所属機関の倫理委員会の承認（許可番 号：24213）を得て実施した。 3．結果 過去1年以内の筋骨格系の問題は腰部・肩・首の割合が多かった。勤務後には「頭が重い」、「足がだる い」、「横になりたい」などの症状が増加し、疲労部位は首・腰・膝・肩が多かった。身体的負担を感じる業 務は「移乗」、「清潔援助」が多かった。一方で、「気分が悪い」、「眠い」などは勤務前後の差はなかった。 PC作業に関する負担の背景としては台の高さ、椅子、肘の支えなどが挙がった。体組成では勤務後に水 分量・筋肉量・タンパク質量が増加したが、体重に変化はなかった。 4．考察・結論 看護師の病棟業務にともなうヘルスニーズは幅広いこと、またPC作業も身体的負担の一因であることが 示唆された。今後、活動量や生理値との関係についても分析を行い、ヘルスニーズに即した支援策を検 討していく必要がある。

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This article includes the acupuncture and moxibustion treatment for palmoplantar pustulosis with several symptoms such as ①coxalgia, ②arthralgia of the knee, ③pain in neck, shoulders, and back, ④ hypertension, and⑤hypertrophy and discoloration of nail. Considering the palmoplantar pustulosis as one of autoimmune afflictions, two axes of vagus nerve stimulation through the acupoints Zusanli (ST36) and Yanglingquan (GB34), and auricle were adopted. These drug resistive symptoms were ameliorated after the acupuncture and moxibustion treatment of about one year.

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Article 39 of the Penal Code provides a system whereby criminal responsibility may be reduced or exempted when a specific mental disorder is recognized, on the grounds that such a disorder diminishes or eliminates the offender’s capacity for responsibility. The nature of psychiatric evaluation in determining criminal responsibility has long been the subject of extensive debate, with the controversy between the “agnostic theory” and the “cognitivist theory” representing a central point of contention. In this paper, while referring to the judgment handed down in connection with the 2023 incident in Nagano Prefecture in which four individuals were killed, I examine what forms of psychiatric evaluation may be conceivable in cases where the conduct in question is driven by delusional beliefs. To this end, I construct a hypothetical case and analyze what types of evaluative methods and frameworks might be applied to such a scenario. Although issues such as double orientation and the essential nature of mental disorders are significant, they fall outside the primary focus of this paper and risk rendering the discussion diffuse and overly expansive. Therefore, these matters are reserved for future research.

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わが国のパラスポーツにおける競技力向上の支援は，東京2020パラリンピック開催決定を機に，ここ十 数年で大きく進んだ．しかし，その多くがパラリンピック競技に集中していることや，アスリートに比べてコー チへの支援が十分とは言いがたい点など，現場にはいくつかの課題が残っている．特に，障害特性や競 技特性を踏まえた指導が求められるという中で，パラコーチに必要な能力や育成の方向性が整理されて いない部分もあり，人材面の課題ともつながっている． 本研究では，国内外の文献（e.g. Allan & Côté，2021；Falcão et al.，2020；水島，2022）を確認しながら， コーチがどのような経験を積み，どのような形で成長していくのかを検討した．あわせて，関連分野の研究 者との意見交換を行い，成長を捉える際の視点を整理した． その結果，専門性・対人スキル・内省の三つを軸にしつつ，これらを障害理解の視点で結びつけること が成長に大きく関わっていることがわかった．また，導入期から熟達期，さらに他者の学びを支える段階へ と進む流れが確認された．実践共同体やメンタリングは特にその中心に位置し，形式的な研修よりも現場 での学びが成長の方向づけに強く影響していた．一方，医学モデルに偏った教育内容や，障害当事者が 学びの場にアクセスしにくい構造など，環境面の課題も確認された． 本研究は，これらの知見を踏まえ，コーチの成長を支える仕組みづくりの必要性を指摘し，今後のパラ コーチ育成体系を考えるうえでの基礎的な資料になると考えられる． 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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弓道の高い目標において「美しさ」は重要である。正しい射法・所作は弓道教本に示されており、正しく 弓を引くことができれば的に必ず中る（正射必中）とされている。正しく弓を引かなくても的に当てることは できるが、弓道における高い目標には近づくことができない。正しい射法・所作を目指した日々の修練の 先に美しさがあり、射品・射格に現れてくるといわれる。 美しいと感じるのは、何がどの程度できていることなのか。ここでは、正しく弓を引いているか（正しい射 法）や正しい所作が行えているかの重要となる部分の身体の位置・角度・速さの正しさの程度を見えるよう にするために、また、重要となる部分同士の優先の程度を見えるようにするために、弓道に関する画像・動 画を用いた心理実験と、そのデータの解析方法を検討する。 ただし、見る側（審査員・本人）は経験や感覚などによりあいまいであり、見られる側（本人）もあいまいで あるため難しいので、面白いのではないかと考える。見られる側（本人）である人間の身体は皆ある程度の 差異があるため、身体・弓・矢の角度や位置、動きの速さ、間の取り方などは、厳密に決まっているわけで はなく、あいまいであり、見られる側（本人）は見る側にとって正しい・美しいと感じてもらえるように工夫・調 整する必要がある。

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This study analyzes the emotional understanding characteristics and persona diversity of Large Language Models (LLMs) using a fuzzy-based evaluation framework. Using 4,227 experimental data points from 36 LLM types across 4 personas and 3 literary texts, we reveal: (1) PCA identifies three components explaining 95.5% cumulative variance with significant inter-persona differences across all emotion dimensions (Interest: F=9.51, p<0.001; Surprise: F=19.95, p<0.001; Sadness: F=2.92, p=0.033; Anger: F=3.22, p=0.022); (2) The poet persona (P3, temperature=0.9) shows significantly higher emotional sensitivity than the robot persona (P4, temperature=0.1) with Cohen's d=0.18-0.32 (p<0.001), demonstrating synergistic effects between temperature parameters and persona cognitive characteristics (r=0.97, p=0.031); (3) t-SNE clustering identifies five distinct model groups— dialogue-optimized models (Claude, GPT-4o series), reasoning-specialized models (o1, DeepSeek-R1 series), and multilingual models—with consistency scores ranging 0.746-0.886; (4) Text genre significantly influences emotion correlations (allegorical: r=-0.19; narrative: r=-0.70; poetic: r=- 0.66, all p<0.001), reflecting the emotional tension structure of literary genres. These findings provide empirical evidence for LLM selection in emotion-sensitive applications: high-consistency dialogue models for emotional support systems, reasoning-specialized models for logical analysis, and highsensitivity multilingual models for creative assistance.

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In this study, we experimentally investigated the relationship between the spectral slope index of sound signals and human psychological responses. The results of comfort evaluations conducted with participants who listened to speech signals having different spectral slope indices revealed that signals with a frequency spectral slope index close to −1 tended to enhance perceived comfort.

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Recently, generative AI is proposed and promising for many areas, such as movie making and image recognition. By using a generative AI model, we generate images and use them as training data to improve both recognition accuracy and generalization performance. In this study, we conduct a comparative evaluation with conventional data augmentation methods to verify the effectiveness of using generated images as part of the training dataset.

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Clustering is a method of grouping data based on the similarity between them, and is widely used in marketing, image recognition, medical data, and other fields. The K-means method is a representative calculation method for unsupervised non-hierarchical clustering. In this study, we compared the Self-Organizing Maps, which is also a non-hierarchical clustering method, with the K-means method.

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The Spherical SOM is improved topologically compared to planar SOM. Furthermore, by displaying both the front and back sides simultaneously, the drawback of only being able to see one side has been improved. This was applied to check the accuracy of two benchmark data: iris and breast cancer. The optimal number of training runs was 2000 for the 150 iris plant data and 5000 for the 699 breast cancer cases. Second, although this problem is suitable for spherical SOM, it can be applied to TSP (Traveling Salesman Problem), and displayed the traveling around cities on earth in the shortest distance.

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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 cherry treess on their planting diagnosis and their tree management by using the spherical SOM and the significance method and measures against dead branch damage.

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無症候性頸動脈プラークにおけるハイリスクな脆弱プラークの特定は，脳卒中予防の重要な臨床課題 である．本研究は，この課題に対し，機械学習を用いた2つの異なる予測対象を持つアプローチ，すなわ ち脳梗塞発症モデルと，治療適応モデルを構築し，その有用性を比較・評価する． 旧姫路循環器病センターで取得した無症候性頸動脈狭窄症患者18名のマルチモーダルMRI（3D TSE, TOF）Radiomics特徴と臨床特徴の統合データセットを使用した．患者レベルのラベル（症候性7名・無症 候性11名）を用いて脳梗塞発症モデルを，動脈レベルのラベル（外科的介入13本・経過観察23本）を用い て治療適応モデルを構築した．特徴選択にはそれぞれSFSと相互情報量（MI）を用いた． 脳梗塞発症予測では，ロジスティック回帰が最高性能（AUC 0.909）を示し，特に高い再現率（0.857）を 達成した．これは，将来脳卒中を発症するハイリスク患者の識別に有効であることを示唆する．一方，治療 適応予測では，ランダムフォレストが最も高い性能（AUC 0.933）を示した． 脳梗塞発症モデルは「脳梗塞」という直接的かつ重大な臨床転帰の予測に優れる．対照的に，治療適 応モデルはプラークの進行なども考慮した医師の複雑な臨床的推論プロセスのモデル化に優れていた． 本研究の新規性は，これら2つのアプローチが相互排他的ではなく相補的であり，無症候性患者の個別 化医療の精度を向上させる可能性を秘めていることを明らかにした点にある．

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This study proposes an automatic panoramic X-ray image synthesis method from head CT data based on mandible segmentation using TotalSegmentator. The method consists of three steps: segmentation of anatomical regions, three-dimensional head tilt correction, and panoramic projection simulation. The mandible and dentition masks are used to estimate the occlusal plane, enabling robust geometric correction independent of patient-specific variations. The panoramic projection is simulated using an elliptical dental arch and an asteroid-shaped rotation center trajectory, followed by edge-enhancement filtering for image clarity. Experiments using 324 clinical CT datasets with corresponding panoramic radiographs showed that the proposed method successfully generated panoramic images even for cases with tooth loss or metal artifacts, where conventional threshold-based methods failed. Although the SSIM value (0.620 at 4° downward correction) was slightly lower than that of conventional methods, the proposed approach demonstrated stable reconstruction and potential applicability for data augmentation in deep learning–based dental diagnosis.

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In this study, we proposed a method for the automatic detection of personally identifiable information from various formats of medical data using a locally operated large language model (LLM). We performed optimized text extraction for each data format, then input the extracted text into Llama3 for detection. In addition, we also performed fine-tuning using LoRA and compared performance with the base model. The base model achieved a high detection rate on text data, but the detection rate decreased on image data due to misrecognition by Easy-OCR. While the output format improved after fine-tuning, the detection rate for patient IDs significantly decreased.

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Organelles play essential roles in cellular function, but conventional fluorescent labeling limits observation to one organelle at a time. Super-resolution shadow imaging provides marker-free visualization of multiple organelles simultaneously. This study focuses on extracting mitochondria from shadow images using deep learning–based segmentation. To evaluate how training data influence performance, we prepared different types of ground-truth images and compared their impact on extraction accuracy. Results show that annotation differences substantially affect segmentation quality, particularly at ambiguous boundaries. These findings highlight the importance of appropriate ground-truth design for reliable organelle extraction from shadowbased imaging.

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現在普及している血圧計は，「コロトコフ音」の出現と消失に基づく聴診法で測定された血圧値により校 正されている．従来研究では，その音源について乱流に伴う渦や衝撃波面に伴う血管壁の急激な膨らみ によるものであるとされてきたが，発生機序は十分に解明されていない．さらに，測定時の筋肉の影響も未 解決であり，数値解析と実験モデルの双方による検証が求められる． 本研究では，コロトコフ音の発生機序を検討する数値モデルの構築を目的として，Ansys Fluent を用い たCFD解析を行った．上腕動脈を模擬した数値モデルを構築し，拍動を考慮した圧力境界条件を付与し て血圧計測環境を再現した．流体には圧縮性流体モデルを適用し，構造側は剛体壁に加えて血管弾性 を考慮したモデルでも解析を行った．得られた圧力の時系列データに対し周波数解析を行い，特徴的周 波数帯域を抽出して，既存の循環モデルによる実測データと比較した． 本手法により，圧力および渦度の変動とその周波数特性においてコロトコフ音の発生を示唆する結果 が得られ，血圧計測を模擬したモデル構築に近づき，筋肉が測定精度に与える影響を評価できる可能性 が示された．今後は，血管と筋組織の相互作用を考慮した解析手法を確立し，非侵襲的血圧測定の信頼 性向上に寄与することを目指す．

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血圧は，健康状態を把握する上で重要なバイタルサインの一つであり，血圧計は医療機関や一般家庭 でも広く使用されている．近年，感染症拡大の影響もあり，身体に触れず血圧を測定できる非接触計測技 術および急激な血圧変動を検出できる連続計測技術の研究が求められている．一般的な血圧計測法とし て，医療現場で用いられるコロトコフ法（聴診法）と，家庭用血圧計に採用されているオシロメトリック法があ る．これらは，カフで上腕部を加圧して動脈を閉塞し，減圧過程において，コロトコフ法では聴診器で音 （コロトコフ音）を，オシロメトリック法では圧力センサで脈波を検出して血圧を測定する．しかし，いずれも カフによる接触が必要で，収縮期血圧（最高血圧）および拡張期血圧（最低血圧）しか得られない．一方， 非接触型の手法として，脈動のカメラ撮影が研究されているが，脈波伝播時間を用いた間接計測となり推 定値しか得られない．また，連続血圧計測の手法としては血管壁での力のつり合いを利用するトノメトリ法 で血圧変動を連続的に直接計測できるが，ピエゾセンサによる血管の押圧が必要となる．そこで本研究で は，トノメトリ法を応用しつつ，ピエゾセンサを用いずにジェット気流とカメラで血圧変動を連続検出できる 非接触型連続血圧計測システムの開発を目指す．これまでの研究では，単発ジェットを模擬血管として脈 動させた弾性チューブに噴射した際のチューブの変形および内部圧力を測定した[1]．本報では，間欠的 にジェットを噴射した際の噴射周期がチューブの変形および内部圧力に及ぼす影響について調べた． [1] A. Yamamoto, K. Taoka et al.: ICIC Express Lett. 19 (2025), 527–534.

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静脈穿刺は採血や輸血のために最も一般的に行われる処置であるが、その成功は施術者の経験に左 右され、失敗に伴う疼痛、血管損傷、感染リスクが問題となる。近年、画像処理と力計測を統合した自動穿 刺システムの研究が進んでいるものの、挿入時の最適な速度や力といった力学的要因は十分に解明され ていない。これらの課題に対し、本研究では針挿入メカニズムを分析し、安全かつ高精度な自動穿刺の実 現を目的とした。方法としては、ロボットアーム（Dobot Magician）を用いて針挿入動作を自動化し、 OpenCVによる画像認識で針先位置をリアルタイム検出する。さらに、針にフォースゲージを取り付け、挿 入時の力を高精度に計測する手法を構築した。穿刺対象として、ゼラチンとシリコンチューブで構成した 前腕モデルを使用し、おもりとImageJを用いて生体軟組織に近い力学特性となるよう調整した。外径2.4、3、 5mmの血管モデルと4種類の穿刺角度(15°, 20°, 25°, 30°) に対し、画像処理によって穿刺の安定性を評 価した。その結果、外径5mm、内径3mmのシリコンチューブが最も安定して穿刺できることが確認された。 また、臨床で一般的な穿刺速度である4mm/sにおいて、15°の穿刺角度が最小の挿入力で最も高い安定 性を示した。本システムは簡易的な構成でありながら、針挿入過程を定量的に評価でき、将来は力制御を 用いた自動穿刺の高度化に応用可能であることが示唆された。

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This study proposes Fuzzy-MCUCoder, an adaptive compression method to ensure stable, lifecritical image transmission in bandwidth- and power-constrained Healthcare IoT environments. Conventional ultra-lightweight codecs like MCUCoder lack robustness against dynamic network conditions and image complexity. Fuzzy-MCUCoder extends this model by integrating a fuzzy inference system to dynamically select the number of latent channels based on communication throughput and image complexity. This approach resolves the adaptive rigidity of prior work, improving reconstruction quality without increasing transmission time. Experiments on ImageNet demonstrate that Fuzzy-MCUCoder achieves significantly more efficient and reliable image transmission with stable visual quality compared to existing methods. This is particularly critical in remote healthcare scenarios, where missing subtle visual cues such as posture instability or respiratory anomalies may directly affect clinical decision-making. Consequently, the proposed method dramatically enhancing reliability in resource-constrained medical IoT infrastructure.

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People with visual impairments often face difficulties in perceiving their surroundings, which can increase risks during walking. Although recent systems utilizing sensors and image recognition provide auditory guidance, it remains challenging to deliver instructions that are intuitive, timely, and adaptable to each user. To address this issue, this study proposes a fuzzy control–based walking support system that generates voice instructions by integrating uncertain environmental information along with individual walking characteristics, such as walking speed. By considering personal differences and dynamically changing surroundings, the system aims to produce more natural and context-appropriate guidance. As a result, it is expected to improve clarity, safety, and user confidence during walking．

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This study presents a target-tracking fuzzy irrigation system designed to regulate the physiological water status of potted cherry tomato plants. The proposed system employs soil-moisture error and its temporal change as input variables and estimates the irrigation amount through a fuzzy inference engine. Irrigation is executed only when the measured moisture falls below the predefined lower bound of the target range, thereby preventing both excessive water stress and over-irrigation while supporting homeostatic moisture regulation. By treating plant water-response dynamics from a bio-control perspective, the proposed approach offers a practical and adaptive method for water management suitable for small-scale household cultivation.

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This study focuses on the C chord, widely used across various genres, and proposes a method to provide real-time feedback to performers on whether they are striking each string correctly. Compared to existing chord recognition applications, it demonstrates the capability for more detailed and highly accurate chord recognition. Furthermore, considering practicality, the support system employs ARDUINO for implementation, enabling low-cost realisation without requiring expensive equipment. This paves the way for future expansion, potentially incorporating wearable devices such as pressure sensors to measure acoustic changes due to variations in finger pressure, thereby encompassing biomedical perspectives.

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[背景] 医用テレメータは，病棟内で患者の生体情報を遠隔監視できる医療機器であり，電磁干渉(EMI)が発生 しないよう物品，チャネル配置を行い運用されている．しかし実際は，施設の増改築や運用方針変更等に より最適な電波管理が困難な状況が多く存在し，EMI関連と思われるトラブルが発生することがある．やむ を得ずガイドラインに沿えない運用を行う際は，適宜対応することが多く，どのような物品，チャネル配置で あれば許容できるかは十分に調査されていない． [目的] 病棟の医用テレメータの設置状況を再現し，電波受信強度と距離の関係と，送信機のチャネル設定を 近接させた際のEMIの影響を検証する． [方法] はじめに送信機ZS-640P(日本光電)をチャネル3038(429.7125 [MHz])に設定した状態で，一般病棟病 室内に設置し，病室の扉を開閉した状態で廊下にて30 [m]までX0161B SpeCat(NEC)を使用し電波受信 強度測定を行う．次にチャネルを3036(429.6875 [MHz])，3040(429.7375 [MHz])に設定した送信機を2台， 調査対象の送信機の付近に置き，同様に距離5 [m]間隔で電波受信強度と距離の関係を調べる．最後に 実際の医用テレメータBSM-3400(日本光電)を同様の距離で設置し，電波受信強度(アンテナピクト)が小 さくなる距離を調べる． [結果] 送信機単体の電波受信強度は，病室の扉を開けた状態で，病室から30 [m]で32.4±1.00 [dB]，扉を閉 めた状態では10 [m]で36.5±1.11 [dB]，15 [m]で27.9±1.98 [dB]であった．次に付近に近接チャネルの送 信機を置いた場合，病室の扉を開けた状態で30 [m]で35.9±3.60 [dB]，扉を閉めた状態では10 [m]で 32.0±10.6 [dB]，15 [m]で24.4±10.7 [dB]であった． また医用テレメータの電波受信強度は，送信機単 体，近接チャネル設置のいずれの場合も距離15 [m]以下で安定し，20 [m]以上で不安定表示となった． [考察] 医用テレメータの電波管理実践ガイド(電波環境協議会)では，電波受信強度30 [dB]以上での運用を推 奨しているため，一般病棟の環境では病室の扉を開けた状態で約30 [m]，扉を閉めた状態では10 [m]以 内に医用テレメータを設置すると，問題なく患者監視できる可能性が示唆された．また近接チャネルの送 信機によるEMIの影響は小さいことが示唆された．

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Neutron induced total reaction cross-sections for various nuclei have a serious mystery. At the low incident energies, the cross sections fall off to zero. This behavior contradicted the naive expectation based on the nature of nuclear 2-body forces and had been a mystery for many years. For solving this mystery, we incorporated the quantum condition that the excited states are sparse in the low-energy region into the Internuclear Cascade model. As a result, the model incorporating this quantum condition successfully reproduced the experimental results and solved a long-standing mystery. This quantum condition is absolutely essential for neutron injection, but it is increasingly being confirmed that it is necessary for other projectiles as well.

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