著者

Yuichi Tashiro Tsuneo Yamazaki Shun Nagamine Yuji Mizuno Adachi Yoshiki Koichi Okamoto

出版者

一般社団法人 日本内科学会

雑誌

Internal Medicine (ISSN:09182918)

巻号頁・発行日

vol.53, no.19, pp.2245-2250, 2014 (Released:2014-10-01)

参考文献数

14

被引用文献数

9

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We herein describe a case of a 38-year-old man with familial hemiplegic migraine with a T666M mutation in the electrical potential-dependent calcium ion channel (CACNA1A) gene. His migraine was accompanied by hemiparesis and impaired consciousness. Brain magnetic resonance imaging revealed abnormalities in the right cortical hemisphere. Single-photon emission computed tomography demonstrated a decrease in iomazenil uptake and an increase in 99mTc-ethyl cysteinate dimer uptake at the ipsilateral site. Positron emission tomography showed a decrease in 18F-fluorodeoxyglucose uptake in the same area, which later showed atrophic changes. The patient's brain atrophy ceased after treatment with sodium valproate. This case suggests that the progression of brain atrophy can be prevented with adequate prophylaxis.

著者

岡元 晃一 Koichi Okamoto

出版者

電気通信大学

巻号頁・発行日

2016-03-25

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近年では, 健康的至高の高まりにより食事記録を付ける人が増えてきている. それに伴い食事記録支援システムが多く公開され始めているが, 既存のシステムのほとんどが正確にカロリー量を推定することができない. そこで本論文では食品を基準物体と撮影することで, 食品の認識を行い, さらに大きさを推定することでその食品のカロリー量を推定するシステムを提案する. システムはユーザーの携帯性や利便性を考えスマートフォンアプリという形での実装を行う. システムは画像中より食品領域及び基準物体領域を抽出し, その大きさを比較する. 基準物体は事前に面積がわかっていること以外には制約はなく, ユーザーが各々常に携帯しているものを使用することが出来る. 食品認識部分の手法には高精度な認識が可能なディープラーニングを用いた. 一般にディープラーニングによる画像認識は計算量が多くモバイルでの利用は難しいが, パラメータ数が少ないネットワークを選択したりなどの工夫により, サーバを介さずモバイル上での実行ながら約0.2 秒程度での実行速度で高精度な認識を可能にした. 実験ではカロリー量推定実験とユーザー評価実験の2 つを行い結果としてカロリー量推定実験での誤差の平均は52.231kcal, 相対誤差の平均は0.213 となった.ユーザー評価実験でも既存システムよりも記録を取りやすいという評価を得た. このことから提案システムの有効性が確認できた.