In this paper, a programming education contents set was developed for elementary school students. It consists of two parts; one is a composition of programs, and the other is a control of a robot by using the composed program. “micro:bit” micro-computer and its extended kit were adopted as the education materials. The developed contents were used in two public lectures. Questionnaires were carried out for the participants, and the results showed the applicability of the developed contents.

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眼底は人の体を傷つけることなく，血管の状態を唯一無侵襲に観察できる場所である．眼底検査では，45度程度に^* 撮影範囲が限定された眼底画像を複数枚用いて，全体を概観できるパノラマ眼底画像が作成される．本稿では，パノラマ眼底画像作成の際に，つながっていない 血管の周辺領域を 微小変形させることで，画像の合成境界において血管連結を行う方法を提案する．本手法と 対応する点同士を重ね合わせて 重畳合成する方法との比較実験を1,177本の血管に対して実施したところ，重畳合成ではつながっていなかった307本（26%）の血管を連結することに成功し，その有効性を確認した．

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本報告では，高次局所自己相関特徴を用いた眼底画像上の血管を自動抽出する手法を提案する．前処理として，ブラックハット変換によって，血管を強調した画像を作成した．高次局所自己相関特徴の合計105のマスクパターンをブラックハット変換画像に適用し，その出力値をニューラルネットワークの第1層に入力した．その出力値，原画像の緑成分と3種類のフィルタ処理後の各画素値をニューラルネットワークの第2層に入力し，出力値によって血管を抽出した．DRIVEデータベースを用いて，提案法をROC解析したとき，曲線下面積が0.960となった．以上の結果より，提案法が血管抽出に有用であることが示された．

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公益社団法人神奈川県病院薬剤師会ファーマシーマネジメント委員会では，病院薬剤部門の管理運営に資するマネジメントツールの一つとしてバランスト・スコアカードに注目し，その普及を目的とした病院薬剤師版BSCセミナーを開催してきた。これまで14回の開催は学会が推奨する集合型のSGD形式で行ってきたが，2020年度はコロナ禍をきっかけにWebアプリケーションを用いたオンライン形式とした。今回運営側の視点でオンラインセミナーの有用性について評価を行い，オンラインセミナーのメリット，デメリットの評価ならびに導入に際し留意すべき点について知見が得られたため報告する。

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近年，本人認証において，暗証番号やパスワードなどに加え，生体情報を利用した 認証技術の導入が進んでいる． 生体認証に利用可能な生体情報の一つに，眼底の網膜がある． 網膜の血管の走行状態は，本人以外は同じ特徴を持たず，他人に盗まれ難い情報であることから， 生体認証に有用であるといわれる． 本稿では，眼底画像から自動抽出した血管領域を用いて， 入力画像とあらかじめ登録した本人の参照画像との類似度を算出し，認証を行う手法を提案する． また，自動検出した視神経乳頭部の位置に基づいて，入力画像と参照画像の位置合わせを行うことが有効であることを示す． 提案手法を，同一人物画像88組を含む580枚の眼底画像に適用した 結果，本人拒否率が1.3×10^-4のとき， 他人受入率は2.0×10^-5の結果が 得られ，本手法の有効性が確認できた．

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Retinal fundus images are useful for the early detection of a number of ocular diseases. Examinations using retinal fundus images are cost effective and are suitable for mass screening. Consequently, retinal fundus images are obtained in many health care centers and medical facilities during medical checkups for ophthalmic examinations. The increase in the number of ophthalmic examinations improves ocular health care in the population; however, it also increases the workload of ophthalmologists. Therefore, computer-aided diagnosis (CAD) systems developed for analyzing retinal fundus images can assist ophthalmologists by reducing their workload and in improving the screening accuracy. This paper describes the background of CAD aimed at detection and analysis of ocular diseases such as diabetic retinopathy, hypertensive retinopathy, and glaucoma using retinal fundus images. Moreover, this paper reviews the CAD systems reported from domestic and overseas research groups, including our group. We believe that the CAD systems have the potential to help ophthalmologists in their diagnosis.

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