心臓経皮的介入における経路計画の模倣学習

心臓経皮的インターベンション手術における模倣学習の適用 学術的背景 心臓弁膜症、特に僧帽弁逆流(mitral regurgitation, MR)は、世界的に見ると第三位に多い心臓弁膜疾患であり、高齢者人口で発症率が高い。MRの特徴は、僧帽弁が収縮期に完全に閉じないことで、左心室から左心房への血液の逆流を引き起こし、治療しなければ心不全などの重篤な合併症につながる可能性がある。伝統的な開胸手術は効果的だが、患者への負担が大きく、回復にも時間がかかる。近年、創傷が少なく回復が早いという利点を持つ経皮的インターベンション手術(例:経カテーテル僧帽弁修復術、TEER)が徐々に代替手段として普及している。しかし、この手術では操作者の手と目の調整能力が極めて重要であり、学習曲線が急峻で、通常は専門設備...

仮想現実における存在感の神経生理学的特徴付けのための新しい相互情報ベースのアプローチ

仮想現実における存在感:神経生理学的マーカーの探求と検証 背景紹介 近年、仮想現実(Virtual Reality, VR)技術は医学、トレーニング、リハビリテーションなどの分野で広く応用されています。VRの中核となるのはユーザーの「存在感」(Sense of Presence)であり、これはユーザーが仮想環境に「実際にいる」と感じる体験です。しかし、現在のところ、存在感の評価は主にITC-SOPI(ITC-Sense of Presence Inventory)やSUS(Slater-Usoh-Steed)アンケートなどの主観的な質問紙に依存しています。これらの方法には主観的なバイアスがあり、ユーザーの無意識の反応を捉えることが難しいという欠点があります。そのため、神経生理学的信号に基づい...

准受動型バックエクソスーツのためのセンサー内蔵クラッチメカニズムの設計と評価

学術的背景 現代の職場環境、特に反復的な持ち運びや腰を曲げる作業を伴う業界において、腰部の損傷は一般的で高コストな職業健康問題です。統計によると、腰部の損傷は米国における職業性筋骨格損傷全体の35%を占めています。人体工学的対策(例えば、特定の物資運搬タスクの削減)によってリスクを軽減できるものの、多くの場合、リスク曝露を完全に排除することは不可能です。したがって、労働者の腰部負担を軽減する技術を開発することが特に重要になります。 エクソスケルトン(Exoskeletons)とエクソスーツ(Exosuits)は近年登場したウェアラブル技術で、補助力を提供することで腰部損傷のリスクを低減できます。準受動型エクソ(Quasi-passive exos)は、受動型エクソの軽量性と能動型エクソの柔軟...

胚盤胞期における胚トロフォエクトダーム細胞生検の自動化と制御

自動化技術在胚栄養膜細胞生検への応用に関する研究 学術的背景 胚生検(Embryo Biopsy)は、体外受精(In Vitro Fertilization, IVF)における重要なプロセスであり、特に着床前遺伝学的検査(Preimplantation Genetic Testing, PGT)において重要です。胚生検を通じて医師は、遺伝疾患の伝達を回避し、胚移植の成功率を向上させるために、胚から少量の細胞を抽出して遺伝分析を行います。しかし、従来の胚生検は手作業に依存しており、操作時間が長く、成功率が不安定で、胚損傷のリスクが高いという問題があります。単一細胞生物学の研究が進むにつれ、自動化技術の導入がこれらの問題を解決する鍵となっています。本稿では、コンピュータビジョンと画像フィードバッ...

選択的聴覚注意デコーディングに基づく脳コンピュータインターフェースの非監視精度推定

聴覚注意デコーディングに基づく脳機械インターフェースの教師なし精度推定に関する研究 学術的背景 複雑な聴覚環境において、人間は特定の音源に選択的に注意を向け、他の干渉音を無視する能力を持っています。この現象は「カクテルパーティー効果」(cocktail party effect)と呼ばれています。選択的聴覚注意デコーディング(Selective Auditory Attention Decoding, AAD)技術は、脳波(Electroencephalography, EEG)などの脳信号を解析し、ユーザーが注目している音源を解読します。この技術は、神経指向型補聴器(neuro-steered hearing aids)や脳機械インターフェース(Brain-Computer Interfa...

短期運動タスクに基づくパーキンソン病状態分類のためのマルチスケールおよびマルチレベル特徴評価フレームワーク

学術的背景 パーキンソン病(Parkinson’s Disease, PD)は、65歳以上の人々に主に影響を与える第二に一般的な慢性神経変性疾患です。世界人口の高齢化が進むにつれて、パーキンソン病の有病率は2015年の約700万人から2040年には約1300万人に増加すると予測されています。現在、パーキンソン病の診断は主に臨床的な質問票や運動日記に依存しており、これらの方法は時間がかかり、大きな主観的な偏りがあります。近年、ウェアラブル技術と機械学習手法の組み合わせにより、研究者たちは運動症状を定量化することによってパーキンソン病の診断を支援する可能性を探り始めました。しかし、これらの技術の有効性は環境設定の影響を受けやすく、現実世界での広範な応用は困難です。したがって、本研究では短期間の運...