本研究では、大豆の群落内生育情報（花、子実、茎の位置や個数）を自動取得する画像センシング手法を提案する．画像処理や機械学習の手法を組み合わせ、花や子実、茎をロバストかつ

よく検知する手法を提案する。2015年～2016年に北海道農業研究センターで撮影した画像に対し、花と子実、茎を検出した結果、それぞれ0.86()、0.78 ()、0.87(ヒット率)と高いを示した．

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高齢者や障がい者が過ごす福祉支援施設では，入所者が起こすトラブル，すなわちインシデントの発生は問題であるため，インシデントの予兆をとらえて発生を未然に防ぐことが重要である．我々は過去の研究で，福祉支援施設の入所者が起こすインシデントの予兆検出のため，施設の支援記録本文とその付随情報を用いたBERTを利用した分類器によるインシデントの予兆検出手法を提案した．本研究では，支援記録本文をBERTに対する追加の事前学習に使用することの有効性を確認するための実験を行う．具体的には，追加事前学習を行った分類器と行わなかった分類器を作成して，分類結果を比較する．実験の結果，追加事前学習を行った分類器は最も

の良いもので施設Aで平均0.876，施設Bで平均0.834，追加事前学習を行わなかった分類器は施設Aで平均0.881，施設Bで平均0.838となり，追加事前学習による分類の向上は見られなかった．

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顎骨壊死（ORNJ）は,放射線療法（RT）を受けた頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）患者に認められる最も重篤な晩期合併症の一つである.治療前にORNJのリスクを予測することができれば,治療方法のさらなる最適化やORNの早期徴候のモニタリングが可能になるため,ORNJの予測は大きな関心を集めている問題である.ORNJの発症率は低く,大量の患者データを収集することは困難である.そのため本研究では,放射線治療前のCT画像とRT線量分布を入力データとして用いたAnoGANによる異常検出によりORNJの発症の有無を予測する.神戸大学医学部附属病院で収集された患者データ486名（ORNJ発症58名, ORNJ非発症428名）のデータを用いて実験を行い,ROC-AUC 0.72と

0.64のでORNJの発症を予測できることを確認した.ResNet50による2クラス分類（0.51）との比較から異常検知の有効性を示した.また,CT画像のみで学習したAnoGANの予測（ROC-AUC 0.53, 0.68）との比較からはRT線量分布がORNJの発症予測に有用であることが確認できた.これらの予測は実用に足るものではないため,今後は,顎骨の含まれないスライスの除外や,ORNJ危険因子に関する臨床情報を組み込んだ予測などによりさらなるの向上を図る必要がある.

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本研究では，定点観測画像から果樹の生長把握を容易に行うアプリケーションを実現するために，深層学習を用いたリンゴ果実サイズの自動抽出と，その情報を用いた統計的情報の提示および，生長曲線の生成を行うアプリケーションを開発した．リンゴ果実の検出

は72.4であり，果実の生長を把握する上で実用的な値だと考えらえる．

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顎骨骨髄炎とは顎骨内の骨髄への細菌感染を原因とする疾患である．炎症の拡大に伴い，痛みや骨露出，骨壊死が起こる．外科的処置により壊死骨の削除が求められるがその範囲は不明瞭である．本研究ではContrastive LearningとSupport Vector Machineを併用し，術前のCT画像より骨髄炎範囲の推定を行った．被験者の骨髄炎データを少量用いることで，骨髄炎発症の有無を

0.900ので推定できた．

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生産性向上のため農業へのIT導入が進んでいるが, 作業情報計測の有用な手法は確立されていない. 本研究ではトマト栽培を対象とし, 作業者の前腕に装着した筋電位センサのデータを機械学習（SVM）にかけ, 作業内容の識別と作業動作の時系列に沿った自動計測手法を提案した. 作業識別は88.8%, 作業動作計測は0.792となった. 今回は個人における手法を提案したが, 今後は個人差を考慮し複数人へ対応した手法の考案が必要である.

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　本稿では，業務動線を動画として可視化するソフトウェアフレームワークの活用促進を目的として，そのフレームワークで用いられている，ビーコンとモバイル端末を用いた無人タイムスタディにおける業務動線推定手法の検証を行った．大規模急性期病院の外科病棟においてパイロット実験を実施し，動線推定手法におけるパラメータ設定が位置推定に与える影響を評価した．特に，閾値フィルタリングにおいて，F 値に基づく最適閾値決定手法を提案し，従来の探索的な閾値決定手法と比較することで，従来手法を用いた場合においても十分に高いで位置推定できることを示した．さらに，業務動線の推定に加えて，入退室のタイミングや滞在時間の誤差（時間解像度）についても検証した．この結果，看護現場の実態把握と労働環境改善に向けた客観的データに基づく業務分析において，可視化フレームワークが実用的であることが示された．

【キーメッセージ】
1．今回の研究は看護・介護のどのような問題をテーマにしているのか？
　研究を行うきっかけとなったことはどのようなことか？
→
テーマ：簡便な看護業務量調査と客観的・量的データを活用した業務改善の実現．
きっかけ：簡便な業務量調査の実用性を示すことで，病院施設での活用を促進できるのではと考えたこと．

2．この研究成果が看護・介護にどのように貢献できるのか？あるいは，将来的に貢献できることは何か？
→ 業務改善やICT 機器の導入などのイベント前後における業務量や業務動線の違いを客観的に比較できるようになる．

3．今後どのような技術が必要になるのか？
→詳細な業務内容まで考慮した分析を行うためには，看護に特化した大規模言語モデルが必要になる．

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コナジラミ類は，トマトやキュウリ等の施設野菜に甚大な被害をもたらす農業害虫であり，農薬耐性の異なる複数の種やバイオタイプが確認されている。コナジラミ類が発する音の周波数スペクトル（周波数毎の強度分布）から，タバココナジラミのバイオタイプ B と Q2の判別が可能であることがこれまで明らかになっている。しかし，日本国内で主に確認されている種・バイオタイプ［オンシツコナジラミ，タバココナジラミ（バイオタイプ B，Q1，Q2）］の判別には至っていなかった。本研究は，コナジラミ類が発する音のスペクトログラム（時間－周波数空間における強度分布）から，日本国内で主に確認されている種・バイオタイプを判別する方法を検討した。深層学習モデルを用いたスペクトログラムの判別器を構築し，無響室において実験を行った結果，オンシツコナジラミ，タバココナジラミ（バイオタイプ B，Q1，Q2）を高い（ 96.8～100％，平均98.7％）で判別することが可能であり，周波数スペクトルに着目した従来手法の（ 32.7～ 70.5％，平均60.3％）と比較して改善が見られたほか，DNA による系統判別法と同程度ので実現しうることが確認できた。

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林内でのGPS単独測位におけるマスク設定の有用性についての検討を行った。林内において仰角マスクによる測位誤差の減少はみられなかった。胸高断面積合計が大きい林分では,必ずしも開放地における仰角マスクの推奨値が適していない。SNRマスクは,通常使われているマスク設定では測位誤差の減少はみられなかったが,測位誤差とSNR値の平均の間に有意な関係がみられた。PDOPマスクは林内では測位成功率を低下させるが,最も誤差減少の効果が高かった。測位誤差に影響をおよぼす要因を特定するために重回帰分析を行ったところ,開放地においては4衛星の仰角,林内においてはSNR値の平均とPDOP値が有意となり,重回帰式の決定係数は最大で0.45となった。選択された変数を用いてマスク設定を行った結果,平均測位誤差は開放地では40%,林内では35%減少した。本研究の結果,SNR値の平均とPDOP値を用いることで林内での管理の手法確立が可能であることが明らかになった。

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　ミス・コミュニケーションが生じる原因として，共通基盤の違いがある．この違いを平準化するため，難解語を特定し，平易化することが重要である．しかし，機能性表示食品の一般消費者向け情報に含まれる難解語を特定するための形態素解析用辞書はない．そこで，形態素解析用辞書の作成およびその

評価を目的とした．医学または臨床試験用語を収録する10種類の用語集（取得用語数973,895語）を用い，203,095通りの辞書を作成した．その後，機能性表示食品の一般消費者向け情報1,310件からランダムに66件（4.65％）抽出し，作成した全辞書の評価を行った（データ取得日2018年7月）．その結果，最も再現率が高い辞書（検出数：マニュアル529，MeCab 1,725，：適合率0.283，再現率0.924，0.434）で，F値は最大0.961となると推定された．今後，さらに実証研究の実施が望まれる．

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土壌について地盤工学の見地からみると，不確実・不均質なものである。そのため，例えば精密な試験無しに土質区分の判定等を行おうとすると，一定の経験が求められる，判断に個人差が現れる等といったことが起こり得る。これら知見の継承と経験に影響されやすいという背景を受けて，本研究は技術者の知見を蓄積して継承するため，また個人差がでやすい現場判断に一定の指標を与えるため，地盤工学分野での人工知能（AI）の利用場面を拡大することを目的として機械学習を用いた人工知能による画像認識の可能性について示すものである。本研究ではニューラルネットワークを用いたモデルで簡易的な深層学習を行い，土質区分判定に深層学習を行ったAIを適用できることを示した。

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本手法では,排泄や入浴などの行動内に含まれる複数の類似した動作を高信頼に識別し,非定常な動作を検出する手法を提案する.人間が日常生活でおこなう動作の発生順序は,行動ごとにパターン化されていることが少なくないことに着目し,動作間の遷移のしやすさを考慮して動作を識別する.本研究では,動作ごとに構築したHMMから出力される動作らしさを表す尤度と,あらかじめ学習しておいた,動作の発生順序を表す確率値を組み合わせることによって動作を識別する.また,識別結果をもとに尤度を分析し,非定常な動作を検出する.パターン化された日常動作の一例として,トイレ内動作動画像100シーケンスを用いた評価実験において,平均識別成功率が87.0%,非定常動作検出率()が0.74であることを確認した.

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本論文では，デジタル画像相関法（DIC）の最適撮影条件を探索するための方法を提案する．この方法は，応答曲面法に基づいて定式化される．応答曲面法における説明変数は，撮影

に強く影響する ，シャッタースピード，ISO 感度とする．応答曲面における応答には，計測を表す指標として，計測範囲における計測変位の分散を採用する．中心複合計画および Box-Behnken 計画にしたがって実験を実施することで，少ない実験回数で応答曲面の推定に必要なデータを収集する．応答曲面法により求めた最適撮影条件と他の撮影条件とで，計測結果の比較を行い，提案手法の妥当性を確認することで，提案手法により DIC の最適撮影条件の探索を効率的に行えることを示す．

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意味解析システムSAGEを用いたテキストマイニングシステムSTMには評判分析機能が搭載されている．従来のSTMでは同じ述部（評価語）を持つ評価文でも，文脈によってGood評価とBad評価の極性を適切に判別することが難しかった．そこで，同一の評価語でも評価が正しく分かれるように，評価語だけでなくその対象，属性など文脈も追加した評価文を評価表現辞書に登録し，新たな極性決定法として辞書に登録された評価文と意見文との意味的類似度をもとに評価極性を決定するようにシステムを改良した．

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本研究では，深層学習による物体検出（SSD）と熟度判定用の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を組み合わせ，画像からウメの果実の熟期を判断する方法を検討した．2018年6〜7月に，ウメ「露茜」の樹上の果実についてデジタルカメラにより静止画及び動画を取得した．果実領域を切り出すためのSSDの学習は，撮影した画像443枚を用いた．学習したネットワークの性能は，しきい値0.47で，

0.88であった．次に熟度判定用のCNNの学習のため，SSDにより切り出した5,823枚の画像を熟度別に肉眼で5クラスに分類し教師とした．学習したネットワークの識別のは94%であった．これらを組み合わせたを判定するために，学習に用いていない画像から，SSDによりしきい値0.47で366枚の果実画像を切り出し，続けて画像を熟度判定用のCNNで分類したところ，識別のは96%であった．よって，撮影画像から本手法により果実領域を切り出し，熟度判定が良好に行えることが示唆された．

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本研究は、実効性の高い電力需要予測システムの確立に関する検討を行うことを目的とする。電力需要予測手法としては重回帰分析を採用し、空調および冷設什器を扱う業態を対象として、電力需要予測を行うことでその予測

を検証する。本報では、気象庁GPV（MSM）、局地気象モデルCReSSの2種類の気象モデルを用いてそれぞれの気象予報値の検証を行い、それらの気象モデルの予報値に基づく電力需要予測について検証する。

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Various kinds of cameras such as 360°camera, action cameras, smartphones, and drive recorders have been utilizing as an on-board cameras for the construction of the Intelligent Transport Systems. However, there are still problems with efficient imaging using on-board cameras. These problems are the influence of sunshine, and shadow or occlusion by the person or cars. On the other hand, the high sensitive functions of consumer grade digital cameras are amazingly increasing, and high sensitive imaging such as ISO409600 was achieved.

In these circumstances, high sensitivity consumer grade digital cameras are enormously expected in imaging at night for solving the above problems, performance evaluations of high sensitivity consumer grade digital cameras are investigated in this paper.

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本稿では, 前置詞句や等位構造を持つ英語固有表現とそれに対応する日本語表現を対訳コーパスから抽出する方法を提案する.提案方法では, (1) 意味的類似性と音韻的類似性の二つの観点から英語固有表現と日本語表現の対を評価し, 二種類の類似度を統合して全体としての類似度を求める処理と, (2) 前置詞句の係り先や等位構造の範囲が不適格である英語固有表現の抽出を抑制する処理を行なう.読売新聞とThe Daily Yomiuriの対訳コーパスを用いて実験を行ない, 提案方法の性能と上記のような処理を行なわないベースラインの性能を比較したところ, 提案方法で得られた0.678がベースラインでの0.583を上回り, 提案方法の有効性が示された.

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