著者

卯野木 健 林田 敬 河合 佑亮 對東 俊介 安藤 守秀 飯田 有輝 笠井 史人 川崎 達也 神津 玲 近藤 豊 齊藤 正和 櫻本 秀明 佐々木 信幸 佐浦 隆一 中村 謙介 大内 玲 岡本 菜子 岡村 正嗣 栗原 知己 栗山 明 松石 雄二朗 山本 憲督 吉廣 尚大 矢坂 泰介 安部 諒 飯塚 崇仁 井上 拓保 内山 侑紀 遠藤 聡 大倉 和貴 太田 浩平 大塚 貴久 岡田 大輔 小幡 賢吾 片山 雪子 金田 直樹 北山 未央 喜納 俊介 草葉 隆一 桑原 政成 笹沼 直樹 高橋 正浩 髙山 千尋 田代 尚範 立野 淳子 田村 貴彦 田本 光拡 土谷 飛鳥 堤 悠介 長門 直 成田 知大 名和 智裕 野々山 忠芳 花田 匡利 平川 功太郎 牧野 晃子 正木 宏享 松木 良介 松嶋 真哉 松田 航 宮城島 沙織 諸見里 勝 柳 尚弥 山内 康太 山下 遊平 山本 夏啓 劉 啓文 若林 侑起 渡辺 伸一 米倉 寛 中西 信人 高橋 哲也 西田 修 日本集中治療医学会集中治療早期リハビリテーション委員会

出版者

一般社団法人 日本集中治療医学会

雑誌

日本集中治療医学会雑誌 (ISSN:13407988)

巻号頁・発行日

vol.30, no.Supplement2, pp.S905-S972, 2023 (Released:2023-12-10)

---

重症患者に対する標準化された質の高いリハビリテーションの提供は,取り組むべき重要課題である。日本集中治療医学会では,2017年に「集中治療における早期リハビリテーション ―根拠に基づくエキスパートコンセンサス―」を発行したが,系統的にエビデンスを評価したものではなく,あくまでも専門家のコンセンサスに基づくものであった。そこで,日本集中治療医学会では,質が高く,かつ,医療従事者が理解しやすく,その意思決定に資することを目的に,システマティックレビューおよびGRADE(grading of recommendations, assessment, development and evaluation)アプローチを用いた診療ガイドラインを作成した。 重症患者に対するリハビリテーションに特化し,かつ,GRADEアプローチを用いた診療ガイドラインとしては,世界初の試みである。本ガイドラインは日本集中治療医学会集中治療早期リハビリテーション委員会を核に,ワーキンググループ,システマティックレビュー班,アカデミックガイドライン推進班から構成された診療ガイドライン作成グループの合計73名からなるメンバーで作成した。リハビリテーションでは多職種連携が非常に重要であることはいうまでもない。本ガイドラインも多職種,かつ多様な専門分野を持つ医師や医療従事者,ICU患者経験者を含む多くのメンバーが作成に寄与した。 本ガイドラインでは,グループメンバーによる議論に基づいて,8領域を注目すべき臨床重要領域とした。その上で,各領域から重要な14の臨床疑問(clinical question, CQ)を作成した。 パブリックコメントの募集を計2回行い,CQに対する回答としては,10のGRADEによる推奨,4つの背景疑問の解説が示された。また,CQごとに情報を視覚的診療フローとして作成し,各CQの位置付けがわかりやすいように配慮した。多職種が関与する重症患者に対するリハビリテーションにおいて,本ガイドラインが活用されることを期待する。

著者

西山 昴志 當間 愛晃 赤嶺 有平 山田 孝治 遠藤 聡

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:21888701)

巻号頁・発行日

vol.2020-CVIM-220, no.4, pp.1-3, 2020-01-16

---

日本においてアニメの歴史は長くそれに伴い様々な変化を経ている.例えば 1980 年代はセルアニメーションの作品が多かったが,現在ではコンピュータの発展に伴い,ほとんどがコンピュータアニメーションとなっている.製作方法の変化や技術の発展に伴い,アニメ作品の画風 (絵タッチ,背景,色合い等) も同様に変化していると考えられる.画風を変換する研究分野においては,芸術絵画や写真の画風を別の画風に変換する方法が提案されている.そこで,対象画像をアニメの静止画像とし,セルアニメーションが主流であった年代のアニメ画像を,現代のデジタル作画のアニメの画風に変換するタスクを考えた.本研究では,Image-to-image の手法の 1 つである CycleGAN をベースにアニメ画像の画風変換結果を報告する.

著者

遠藤 聡

出版者

一般財団法人 アジア政経学会

雑誌

アジア研究 (ISSN:00449237)

巻号頁・発行日

vol.47, no.1, pp.70-75, 2001 (Released:2014-09-15)

著者

遠藤 聡

出版者

一般財団法人 アジア政経学会

雑誌

アジア研究 (ISSN:00449237)

巻号頁・発行日

vol.54, no.4, pp.146-150, 2008-10-31 (Released:2014-09-15)

著者

西銘 大喜 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.32, no.5, pp.F-H34_1-8, 2017-09-01 (Released:2017-09-01)

参考文献数

20

被引用文献数

6

---

Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are “happiness”, “sadness”, “surprise”, “anger”, “disgust”, “fear” and “neutral”. As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order “happiness”, “surprise”, “neutral”, “anger”, “disgust”, “sadness” and “fear”. From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.

著者

遠藤聡

出版者

国立国会図書館

雑誌

外国の立法 : 立法情報・翻訳・解説 (ISSN:13492071)

巻号頁・発行日

no.231, 2007-02

著者

伊集 竜之 遠藤 聡志 山田 孝治 當間 愛晃 赤嶺 有平

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

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.1M45, 2015

---

<p>Twitterを利用するユーザの年齢層を推定する場合、ライフスタイルによってツイートの投稿時間帯が異なるため、投稿時間帯が推定に有効な情報の一つと考えられる。この情報を活用する場合、同年齢層内で複数のライフスタイルが存在することを考慮すべきである。そこで、本研究では各年齢層内で期間毎の投稿率を素性としたユーザクラスタを作成し、作成したクラスタを基礎とする推定手法の提案を行う。</p>

著者

小野 裕作 當間 愛晃 遠藤 聡志

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22回全国大会(2008)

巻号頁・発行日

pp.269, 2008 (Released:2009-07-31)

---

ソーシャルブックマークの問題点として、タグの表記揺れやタグ付け自体に労力がかかる、などがある。 本研究はこれらを解決するために、ユーザーの履歴を利用してタグ付けを自動化するシステムの開発を目的とする。

著者

遠藤聡

出版者

国立国会図書館

雑誌

外国の立法 : 立法情報・翻訳・解説 (ISSN:13492071)

巻号頁・発行日

no.253, 2012-09

著者

大川 康治 遠藤 聡志 谷口 祐治 久保田 恵子 庄司 博光 岸本 克巳

雑誌

研究報告インターネットと運用技術(IOT)

巻号頁・発行日

vol.2012-IOT-18, no.3, pp.1-5, 2012-06-21

---

琉球大学では,平成 22 年 3 月に千原キャンパスと上原キャンパスで新たな学内 LAN を構築した.この学内 LAN は各キャンパスそれぞれに設置する光集線装置と各研究室 (1600 カ所) をシングルモード光ファイバで直接接続するネットワークである.本稿では,GE-PON で隣接 ONU との通信ができない仕様の解決方法,およびスイッチネットワークと比較した運用時の課題解決について述べる.

著者

玉城翔 當間愛晃 赤嶺有平 山田孝治 遠藤聡志

雑誌

第77回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, no.1, pp.47-49, 2015-03-17

---

入力データからの特徴抽出器としての機能を持つニューラルネットにおいて、深い階層構造の構築は、より抽象度の高い特徴表現の獲得を可能にしている。更に、この特徴の汎化能力の向上にDropoutという技術が大きく貢献している。このDropoutにおいて経験的観点でのパラメータ設定が通例だが、その理由や妥当性については十分な検証がされていない。パラメータ設定によっては学習コストが高くなることも想定されるが、問題の複雑さ、用意したニューロン数、接続前後のニューロン状況等に応じて適切なDropout率があると考えられる。そこで、我々はニューラルネットにおける評価関数の値を使い、最適なDropout率の設定が可能かどうかの検証をする。

著者

遠藤聡

出版者

国立国会図書館

雑誌

外国の立法 : 立法情報・翻訳・解説 (ISSN:13492071)

巻号頁・発行日

vol.(月刊版. 252-1), 2012-07

著者

遠藤 聡

出版者

東京外国語大学

雑誌

地域文化研究 (ISSN:13429736)

巻号頁・発行日

vol.1, pp.65-94, 1997

著者

髙嶺 潮 遠藤 聡志 Kolodziejczyk Jakub 西銘 大喜

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

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.4I2J204, 2019

---

<p>機械が現実世界の空間情報を獲得するための重要な手段の一つが単眼深度推定である。人間は深度推定に使用できる情報の種類を増やし、問題領域を分割することで精度の高い深度推定を実現している。これを受け、深度以外の情報をRGB画像から獲得することによって単眼深度推定を改善しようとする試みが幾つか存在する。Semanticラベルを用いた実験では、解釈可能な意味の種類が多いラベルが入力画像の幅を制限することがわかり、人間の主観によって定義された情報の欠点を浮き彫りにした。対して、深度勾配を扱った実験は、推定結果の外れ値の削減に大きく貢献している。これらの結果は、数値的に定義可能なオブジェクト情報が、人間が深度推定を行う際に獲得する冗長性の再現に繋がることを示唆している。本研究は、物体の前後関係情報の推定を行うことで深度推定を分類問題の分野に落とし込み、単眼深度推定の精度向上を狙うものである。Multi-Scale Modelを用いた対照実験により、重なり情報の有効性が証明された。</p>

著者

大島 真 山田 孝治 遠藤 聡志

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2011論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.6, pp.84-87, 2011-10-28

---

本研究では囲碁のヒューリスティックとして碁石をポテンシャルと見なした静的解析手法の実験を行っている.囲碁の解法に物理モデルを用いた研究は幾つか成されているが、従来研究では群や領域や石の影響度といった局所を構成する要素の評価を目的としているのに対し,本研究では対局序盤での勝敗に関わる碁盤の重要な領域の直接的な抽出を目標としている.実験では計算機同士の対局に提案手法を適用した場合の勝率の変化傾向や,モンテカルロ碁による評価と提案手法が抽出する領域との一致率などを求め,碁盤上の石の配置と勝敗に関わる重要な領域との間に幾何学的な規則性がある事を例証した.

著者

遠藤 聡志

出版者

琉球大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2023-04-01

著者

有吉 友和 加藤 直三 鈴木 博善 安藤 義人 鈴森 康一 神田 岳文 遠藤 聡

出版者

公益社団法人 日本船舶海洋工学会

雑誌

日本船舶海洋工学会論文集 (ISSN:18803717)

巻号頁・発行日

vol.5, pp.15-25, 2007 (Released:2007-09-11)

参考文献数

35

被引用文献数

3 2

---

This paper describes the developments of new pectoral fins made of elastic materials with the functions of flexibility and multifunctionality for biomimetic underwater vehicles to use as not only a propulsive device, but also other applications such as grippers, avoiding damages to environment by rigid fins. We developed two types of elastic pectoral fins, an actively controlled pneumatic fin and a passively controlled flexible fin in this study. We carried out the verification tests for generating the propulsive forces and FEM analyses of the behaviors of two elastic pectoral fins.

著者

遠藤聡

出版者

国立国会図書館

雑誌

外国の立法 : 立法情報・翻訳・解説 (ISSN:13492071)

巻号頁・発行日

no.229, 2006-08

著者

髙嶺 潮 遠藤 聡志

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.36, no.5, pp.B-KC6_1-9, 2021-09-01 (Released:2021-09-01)

参考文献数

11

---

Scene understanding is a central problem in a field of computer vision. Depth estimation, in particular, is one of the important applications in scene understanding, robotics, and 3-D reconstruction. Estimating a dense depth map from a single image is receiving increased attention because a monocular camera is popular, small and suitable for a wide range of environments. In addition, both multi-task learning and multi-stream, which use unlabeled information, improve the monocular depth estimation efficiently. However, there are only a few networks optimized for both of them. Therefore, in this paper, we propose a monocular depth estimation task with a multi-task and multistream network architecture. Furthermore, the integrated network which we develop makes use of depth gradient information and can be applied to both supervised and unsupervised learning. In our experiments, we confirmed that our supervised learning architecture improves the accuracy of depth estimation by 0.13 m on average. Additionally, the experimental result on unsupervised learning found that it improved structure-from-motion performance.

著者

髙嶺 潮 遠藤 聡志

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.36, no.5, pp.B-KC6_1-9, 2021

---

<p>Scene understanding is a central problem in a field of computer vision. Depth estimation, in particular, is one of the important applications in scene understanding, robotics, and 3-D reconstruction. Estimating a dense depth map from a single image is receiving increased attention because a monocular camera is popular, small and suitable for a wide range of environments. In addition, both multi-task learning and multi-stream, which use unlabeled information, improve the monocular depth estimation efficiently. However, there are only a few networks optimized for both of them. Therefore, in this paper, we propose a monocular depth estimation task with a multi-task and multistream network architecture. Furthermore, the integrated network which we develop makes use of depth gradient information and can be applied to both supervised and unsupervised learning. In our experiments, we confirmed that our supervised learning architecture improves the accuracy of depth estimation by 0.13 m on average. Additionally, the experimental result on unsupervised learning found that it improved structure-from-motion performance.</p>