著者
小宮山 純
出版者
一般社団法人 日本めまい平衡医学会
雑誌
Equilibrium Research (ISSN:03855716)
巻号頁・発行日
vol.82, no.1, pp.3-15, 2023-02-28 (Released:2023-04-11)
参考文献数
48

The relationship between postural disturbance and vertical perception after cerebrovascular disease remains unclear and studies have only recently begun to be conducted. On the other hand, the symptomatic aspect is evident: body lateropulsion is ipsilateral in the case of caudal brainstem lesions and contralateral in the case of rostral brainstem and cerebral hemispheric lesions. In addition, patients with cerebral hemispheric lesions sometimes show“pusher behavior” in which they resist any attempt to correct their posture and push the body back to the paralyzed side using the healthy limbs, as they have a fear of deviation to the healthy side. The pusher behavior is always accompanied by hemiplegia and is detected in about 10% of cases of hemispheric vascular lesions. The pathogenesis of lateropulsion associated with the Wallenberg syndrome has traditionally been suggested to involve a high-level central deficit due to a subjective visual vertical (SVV) tilt of vestibular origin, but more recently it has been interpreted as being the result of neurological deficits at lower levels in the spinocerebellar and vestibulospinal tracts. On the other hand, pusher behavior is a result of a disturbance in the higher central mechanisms involved in the perception of verticality as indicated by the subjective postural vertical (SPV) tilts. However, studies on the direction of the SPV tilts have yielded conflicting results. The first pioneering report of SPV in patients with pusher behavior showed that the SPV is tilted toward the lesion side, and pusher behavior occurs on the paralyzed side to correct it. On the contrary, a subsequent study indicated that pusher behavior is an attempt to adjust oneself from a true vertical to a falsely perceived vertical that is tilted toward the paralyzed side. The SPV is derived from the somatosensory system of the trunk. The main lesion site is thought to be the posterior lateral thalamus and the parietal insula, more common in right hemispheric lesions. In recent years, neuroscience of body graviception has been discussed in terms of the internal model, which is thought to play a role in clarifying ambiguous sensory information, integrating information among visual, vestibular, and somatosensory modalities, and summarizing efferent and afferent information. As research tools for evaluation, SVV, SPV, and subjective haptic vertical have been used.
著者
小宮山 純
出版者
一般社団法人 日本めまい平衡医学会
雑誌
Equilibrium Research (ISSN:03855716)
巻号頁・発行日
vol.79, no.6, pp.566-568, 2020-12-31 (Released:2021-02-02)
参考文献数
5
被引用文献数
1 1
著者
本多 淳也 小宮山 純平 前原 貴憲 横山 大作
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)
巻号頁・発行日
pp.3A25, 2017 (Released:2018-07-30)

人間の嗜好や競技の優劣といったものを評価する場合、個々の候補の良さや強さを絶対評価をすることは困難で相対比較のみが可能である場合が多く存在する,このような相対比較に基づいてK個の候補のうちランキングを誤り確率p以内で推定する問題に対し、本研究では新たに O(K log K/p)の平均比較回数を達成するアルゴリズムを提案する.
著者
小宮山 純平 本多 淳也
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

複数のクリック率の不明なオンライン広告をウェブサイトに配置する問題を考える。このとき、クリック率の高い広告から順に配置したいが、ユーザのフィードバックを見ながらクリック率を推定しオンライン的に配置を最適化する必要がある。下の位置にある広告は通常上位より見られないが、この割引効果を考慮したオンライン最適化を多腕バンディット問題として定式化し、有効なアルゴリズムを提案する。
著者
小宮山 純平 本多 淳也 鹿島 久嗣 中川 裕志
雑誌
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21888833)
巻号頁・発行日
vol.2015-MPS-103, no.14, pp.1-8, 2015-06-16

バンディット問題 (multi-armed bandit problem) は,情報の活用と探索の間のトレードオフをモデル化した問題である.バンディット問題にはいくつかの亜種があるが,そのうち比較バンデイット問題 (dueling bandit problem) と呼ばれるものは,一対比較によるフィードバックを用いて最適化を行う.比較バンディット問題の枠組みを用いることによって,検索エンジンのランキング手法の比較や,人間の選好抽出の問題に対して,効率的な最適化を行うことができる.本研究では,比較バンディット問題における理論的な性能限界およびそれを達成するアルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは,経験尤度を用いた通常のバンディット問題におけるアルゴリズム (本多,竹村,2010) の比較バンデイット問題への拡張である.提案手法を評価するため,検索エンジンの実データにおけるランキング手法の比較や,寿司データセット (神嶌,2003) などによる人間の選好抽出における性能を既存手法と比較する.
著者
小宮山 純平 大岩 秀和 中川 裕志
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.28, 2014

MannらによるIterative Parameter Mixtureを代表例とした、データが多くのマシンに分散しており、各マシンでの学習を重みづけして統合する状況を考える。一部のマシンが故障などにより異常なデータを返し、学習の結果を悪化させることが懸念される。データ分布の間のダイバージェンスを考え、各マシンの重要度をそのデータから自動的に重みづけし、異常データの影響を抑える手法を提案する。